Машинное обучение

Счетчик калорий определяет питательную ценность, выслушав устное описание съеденного

Задачу решили с помощью краудсорсинга и машинного обучения. Пользователи сервиса Amazon Mechanical Turk по заказу исследователей описывали съеденное и отмечали в этих описаниях слова, обозначающие названия пищевых продуктов, количество и другие параметры.

CrowdFlower: специалисты по данным выполняют работу «цифровых дворников»

Для совершенствования алгоритмов и построения обучающих выборок времени у обладателей одной из самых дефицитных профессий почти не остается.

Красивые ходы AlphaGo

Систему для игры в го, разработанную в подразделении Google DeepMind, считают следующим витком развития искусственного интеллекта после компьютера Deep Blue, выигравшего у Гарри Каспарова.

Ученые составили алгоритм выявления твитов, написанных в нетрезвом виде

Исследователи из Рочестерского университета рассчитывают применить новую систему для анализа связи потребления алкоголя с географией и другими факторами, а также его влияния на здоровье жителей.

В отелях Hilton тестируют самообучаемого робота-консьержа

Робот Connie пользуется облачной платформой искусственного интеллекта IBM Watson, в частности, сервисами преобразования речи в текст и обратно, а также классификатором естественного языка.

IDC: объем мирового рынка когнитивных систем к 2019 году превысит 31 миллиард долларов

Почти 20% мирового объема закупок когнитивных систем придется на долю банковской отрасли. В банках они применяются для выявления мошенничества, автоматизации анализа и ликвидации угроз, а также выработки рекомендаций.

Призрак Uber

В современном мире выживает не сильнейший, но быстрейший — интенсивные изменения окружающего мира могут угрожать любому бизнесу.

«Одноклассники» предлагают посоревноваться в анализе соцсетей

В рамках конкурса участники могут попробовать свои силы в предсказании возможных социальных связей. 

В МТИ представили процессор для глубинного обучения

Чип, имеющий 168 ядер, позволит создавать еще более интеллектуальных роботов и мобильные устройства.

Машинное обучение для Больших Данных

Теоретические основы машинного обучения появились практически одновременно с первыми компьютерами, однако при его практическом применении всегда приходится учитывать специфику конкретных систем. Работа с Большими Данными средствами Hadoop требует инструментов адаптации алгоритмов машинного обучения к этой платформе, например с помощью механизмов из стека IBM BigInsights.

Машинное обучение для понимания естественного языка

Технологии обработки естественного языка сегодня шагнули далеко вперед, и немалая заслуга в этом принадлежит машинному обучению, применяемому, в частности, для понимания текстов.

Машинное обучение для планирования запросов

Рост объемов данных требует от СУБД увеличения производительности выполнения запросов. Оптимизация плана выполнения запроса с использованием средств машинного обучения позволяет в разы уменьшить время его обработки.

Практические аспекты машинного обучения

Сегодня с машинным обучением связывают много надежд, однако успешность его применения определяется не только выбором адекватного задаче алгоритма, но и правильными шагами на этапах планирования, разработки и внедрения модели.

Система, исправляющая ошибки в программах, обучается на проектах с открытым кодом

По словам исследователей, важнее всего то, что у корректных образцов кода обнаружились некие универсальные общие свойства, которые можно выучить на одном наборе приложений и применять на других.

Оценка компетентностей студентов на основе анализа социальных сетей

В третьем поколении Федеральных государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования задачи обучения формулируются в терминах компетентностей учащихся, что делает актуальной задачу их оценки. На помощь приходят средства машинного обучения, позволяющие оценить компетентности студентов на основе анализа их поведения в социальных сетях.

Обучаемая память для систем искусственного интеллекта

Компания Knowm надеется, что ее мемристоры помогут создать вычислительную технику нового типа.

Работа с Большими Данными клиентов Mail.Ru Group будет выделена в отдельное направление

В его рамках будут предоставляться услуги по созданию предсказательных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными.

CES: Nvidia — от автомобилей до суперкомпьютеров

Интегрированный модуль Drive PX 2, в состав которого входит центральный процессор Tegra и графический процессор Pascal, поможет компании укрепиться в области высокопроизводительных вычислений и машинного обучения.

Microsoft представляет платформу для анализа Больших Данных на основе R

По мнению экспертов, искушенному разработчику язык R, применяемый в сфере статистики, напоминает Кобол.

Программа выясняет решения потребителей, анализируя миллионы онлайн-дискуссий

Заказчики dMetrics могут, например, получить ответы на вопросы о том, сколько пациентов воспользовались тем или иным медикаментом для лечения конкретной болезни за определенный период времени, или о том, кто из покупателей задумывается, не перейти ли ему на лекарство, выпускаемое конкурентом.

Синтетическое качество: как искусственные данные дают реальные результаты

Синтетические (искусственно сгенерированные) данные меняют правила игры в ИИ: они обеспечивают экономию средств, гарантируют безопасность и ...