Машинное обучение

Средства автоматического построения моделей данных, разработку которых планируется поддержать, должны создавать на основе данных эмпирические модели реальных, сложных процессов. Такие модели играют важнейшую роль в военном тактическом и стратегическом планировании.

Автоматический поиск и объединение по темам публикуемых пользователями фото и видео превратит Twitter в настоящую службу новостей.

Значительный интерес вызвали доклады о текущем состоянии и планах развития отечественных СУБД PostgreSQL, «Линтер», «Ред База Данных» и Tarantool.

Со временем беспилотные микроавтобусы Olli планируется внедрить в торгово-развлекательных центрах, многолюдных городских территориях, кампусах колледжей и компаний, парках развлечений.

В студии Design I/O обыграли саркастичный жест потирания пальцами, выражающий отсутствие сочувствия к жалобам собеседника по какому-либо поводу: таким образом демонстрируется игра «на самой маленькой в мире скрипке», музыка которой призвана придать дополнительный драматизм высказываниям.

Точность основанной на нем системе распознавания голоса KnuVerse близка к уровню одной ошибки на миллиард.

Система, разработанная польскими учеными по данным из компании Deepsense.io, основана на нейронной сети и работает по принципу машинного обучения.

Эксперты считают, что за разработку «аварийной кнопки» ученые взялись вовремя — еще задолго до создания искусственного интеллекта настолько развитого, что он может представлять опасность для человечества.

Компания сообщила об официальном запуске рекомендательного сервиса «Дзен», предлагающего пользователю контент исходя из его персональных предпочтений.

Система глубинного обучения DeepText может анализировать по несколько тысяч постов в минуту и «знает 20 языков».

Пользуясь реализуемыми в рамках Google Project Tango средствами построения карты окружения, машинного зрения, оценки расстояния до объектов, отслеживания движений и машинного обучения, сможет отобразить предмет мебели в реальном масштабе в условиях квартиры на экране смартфона или планшета на Android.

Как заявляют в Intel, чип Xeon Phi способен ускорять решение задач искусственного интеллекта не хуже.

Для разнообразных интеллектуальных приложений Tensor Processing Unit обещает стать значительным шагом вперед.

Графические процессоры Nvidia, утверждает Джен-Сан Хуанг, превосходно справляются с приложениями глубинного обучения, тогда как Google TPU — «только для вывода умозаключений».

Стандартов и возможностей повторного использования разработок в данной области пока еще очень мало. Проекты приходится начинать с чистого листа и из-за различия систем обменяться результатами невозможно.

Сразу несколько анонсов, прозвучавших в первый день традиционной конференции Google, касались искусственного интеллекта и технологий машинного обучения.

Восьми помощникам не всегда удавалось справляться с ложившимся на них объемом работы, поэтому решено было добавить еще одного — Джилл. Виртуального помощника реализовали на платформе IBM Watson, обучив Джилл на вопросах, которые уже задавались раньше.

Результат — возможность пересмотреть, к примеру, «Звездные войны» в том виде, в котором бы получился фильм, если бы каждый кадр нарисовал ваш любимый художник.

Google Translate и другие сервисы уже достаточно точно переводят словосочетания, но из-за неверной интерпретации значений слов не всегда правильно строят предложения. Проект британских исследователей может стать шагом к созданию точного универсального переводчика.

Неполадки в работе телекоммуникационной сети часто возникают в результате нештатных ситуаций, которые не вызывают нарушений и остаются незамеченными, что впоследствии может привести к ухудшению качества сервисов или к сбоям. Обнаружение таких ситуаций с помощью кластерного анализа дает возможность принимать превентивные меры, позволяющие исключить сбои.