Машинное обучение

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

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

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

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

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.

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

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.

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

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

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

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

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

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.

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.

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 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.

Платформа разработана совместно с инженерами компании Naumen и с помощью технологий обработки больших данных и машинного обучения автоматизирует работу с большим потоком информации.

Динамика роста спроса на специалистов в области машинного обучения и искусственного интеллекта за год увеличилась в 2,5 раза, до 9 тыс., а за последние два года — в 15 раз.

В альфа-версии AI Hub реализованы средства хранения конвейеров машинного обучения, блокнотов Jupyter и модулей TensorFlow.

Разработанная исследователями из МТИ модель машинного обучения научилась предсказывать итог обсуждения с точностью 75%, анализируя более 60 характеристик.