Машинное обучение

BIG DATA 2019: На что способны большие данные в медицине

Анализ всего пула информации, окружающей пациента, ведет к новой медицине — персонализированной и превентивной.

В МТИ робота научили играть в Дженгу

В отличие от шахмат или го, здесь требуется умение манипулировать реальными физическими объектами. Смоделировать это очень сложно, отмечают ученые, и поэтому робота «тренируют» на башне, сложенной из настоящих блоков.

Наука о данных: куда пойти учиться?

Какие сегодня имеются возможности получения образования в области исследования данных с учетом того, что продолжительный цикл обучения в системе высшего образования работодателей уже не устраивает?

Компьютер предсказывает, как будут бить по мячу Джокович и Надаль в любой момент матча

Модель, подготовленную австралийскими исследователями к турниру Australian Open, обучили с помощью видеозаписей, сделанных автоматизированной системой судейства Hawk Eye

AWS запускает новые сервисы машинного обучения

Среди новинок облачной платформы — модели и алгоритмы для системы Amazon SageMaker, средства автоматической классификации данных и обучения «с подкреплением» и другие сервисы.

Facebook раскрыла код библиотеки функций для понимания смысла текста

В соцсети в качестве преимущества PyText указывают то, что библиотека оптимизирована как для экспериментов, так и для рабочего применения.

В «Ростехе» разработали умную видеокамеру наружного наблюдения

Она в автоматическом режиме определяет возникновение чрезвычайных ситуаций и передает информацию в ситуационный центр.

Искусственный интеллект революционизирует DevOps

Самообучаемость, прогнозирование и возможности автоматизации, обеспечиваемые технологиями искусственного интеллекта, позволят ускорить разработку еще более устойчивых и многофункциональных приложений.

6 способов привести проект машинного обучения к провалу

Процесс обучения практически всегда происходит методом проб и ошибок: совершив промах, вы стараетесь понять, как избежать его в дальнейшем. То же относится и к машинному обучению.

Языком цифр

OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению.

Робот как конкурентное преимущество: для чего Сбербанку центр робототехники

Из всего многообразия направлений робототехники в Сбербанке выбрали для себя пять стратегических приоритетов: промышленную коллаборативную робототехнику, логистические и беспилотные транспортные системы, промышленные экзоскелеты и персональных ассистентов.

Nvidia выпускает T-Rex, «монстра» машинного обучения и создания контента

Стоимость самого мощного видеоадаптера в мире для американских покупателей составит 2,5 тыс. долл.

Клиникам предложили платформу на блокчейне

Все действия с медицинскими данными записываются в распределенный реестр, а поставщики медицинских услуг могут вместе принимать участие в одном «умном» контракте

В цифровой медицине нужны «экосистемы»

Пациенты ждут от клиник того же уровня цифрового сервиса, что и от Amazon, и будут «голосовать» за него своими деньгами.

«Яндекс» получил лицензию на использование своего беспилотника в Неваде

Благодаря лицензии «Яндекс» сможет впервые продемонстрировать свой беспилотник за пределами России — это произойдет в январе 2019 года в Лас-Вегасе.

OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению

Среди основных областей применения средств машинного обучения в нашей стране — составление прогнозов и работа с клиентами.

В новом процессоре Samsung Exynos будет нейронный сопроцессор

Поддержка подобных функций позволяет решать задачи машинного обучения непосредственно на мобильном устройстве, не отправляя их в облако, что повышает не только производительность, но и безопасность данных.

Новые горизонты искусственного интеллекта

Темы сентябрьского и октябрьского номеров журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 51, No. 9, 10 2018) — расширение горизонтов применения искусственного интеллекта на фоне анализа побед и поражений в ИТ-отрасли.

Трансформируйся или умри: «большая семерка» ОC, версия 2019

Аналитики предупреждают: цифровая трансформация неизбежна и промедление смерти подобно. Вы уже приступили к цифровой трансформации или только присматриваетесь к ее возможным направлениям? Важно понимать, какие технологии и связанные с ними организационные преобразования зададут вектор цифровизации на 2019 год.

AMD представила 7-нм графический процессор для машинного обучения и искусственного интеллекта

AMD Radeon Instinct MI60 и MI50 с повышенной вычислительной производительностью, высокоскоростными подключениями и быстрым доступом к памяти обеспечат поддержку приложений в сфере глубинного обучения, высокопроизводительных вычислений и визуализации.