Android-приложению не нужно знать предыдущие оценки студента или его коэффициент умственного развития — вся информация собирается в фоновом режиме через встроенные датчики смартфона и анализируется с помощью методов машинного обучения.
Разрабатываемая система семантического анализа данных базируется на последних достижениях в области машинного обучения и технологий Больших Данных.
Все больший охват земного шара сетями, недорогими датчиками и распределенными интеллектуальными системами приводит к тому, что в мире генерируется больше данных, чем человечество способно обработать. Смогут ли предприятия адаптироваться к новым условиям и продолжить развитие на высококонкурентном ландшафте? Как извлечь пользу из новых источников информации и умных систем, вплетенных в окружающую среду?
Система будет основана на применении «умного» оружия, и само это оружие создается с помощью сложнейших производственных линий, технологических цепей, которые тоже являются «умным» оборудованием.
Данные системы помогут дорожным службам предотвращать ДТП или даже решить, как распределить технику для очистки дорог в снегопад.
Компания Luminoso готовит к вводу в действие систему анализа эмоциональной окраски высказываний Compass, отличительной особенностью которой являются технологии машинного обучения и обработки естественного языка, с помощью которых она, как утверждается, лучше других подобных понимает, что именно пишут в социальных сетях о том или ином продукте, бренде и т. п.
Ежегодные мастер-классы, лекции и практикумы для студентов по современным информационным технологиям пройдут в городе с 29 июля по 6 августа.
Революция Big Data заключается в том, что методы машинного обучения позволяют во многих местах, где раньше требовалась работа экспертов, обойтись без них.
Люди хорошо справляются с выявлением закономерностей всего по нескольким примерам, а компьютеры лучше обнаруживают закономерности в больших объемах данных.
Бывший генеральный директор корпорации Microsoft Стив Балмер передал Гарвардскому университету средства на расширение факультета компьютерных наук.
Благодаря свершившейся Internet-революции, новое тысячелетие человечество встречает с качественно иным информационным ландшафтом. Разрозненные в недавнем прошлом базы данных, содержащие большую часть накопленной человечеством информации, объединены Сетью. Создана программируемая среда доступа ко всей этой информации, к освоению которой мы еще только приступаем. В статье обсуждается один из аспектов развития Internet - ее наполнение программами, использующими технологии машинного обучения.