Глубинное обучение

Вредоносное машинное обучение: атаки из лабораторий в реальный мир

Рост популярности решений на базе методов машинного обучения делает актуальными исследования в сфере вредоносного машинного обучения и интеграции средств предотвращения таких атак в системы и сервисы.

Triton — глубинное обучение на GPU для чайников

Код, использующий библиотеки Triton, подается на вход JIT-компилятора и выполняется графическим процессором. Такой подход позволяет интегрировать этот код с остальной экосистемой Python

Процессор общего назначения обучает нейросети в 15 раз быстрее, чем GPU

Исследователи свели глубинное обучение к задаче поиска, которую можно эффективно решить с использованием хеш-таблиц, и исключив огромное количество операций перемножения векторов.

Искусственный интеллект предсказывает погоду по историческим данным

Обычно для этого используются мощнейшие компьютеры — чтобы учесть огромное количество переменных и обеспечить необходимую точность и скорость прогнозирования.

Урожай-2020 в России впервые собрали умные комбайны

Работа земледельца все меньше ассоциируется с рутинным и как правило тяжелым физическим трудом. Инновационные технологии, беспилотники, навороченные гаджеты и искусственный интеллект — вот с чем теперь приходится иметь дело современному фермеру.

Поставить диагноз поможет селфи

Кардиологам приходит на помощь инструмент, который сегодня есть в кармане почти у каждого пациента — обычный смартфон. Нейросети научились с высокой точностью диагностировать ишемическую болезнь сердца по фотографии. Больше всего о здоровье сердца рассказали… щеки.

Графы знаний как средство улучшения искусственного интеллекта

Интеллектуальные системы, работающие на основе алгоритмов машинного обучения, требуют больших объемов размеченных данных. Используя фактические сведения справочного характера, можно восполнять нехватку размеченных данных для обучения алгоритмов, причем для многих практических применений удобно организовывать справочные сведения в форме графа знаний. Объединение сведений из графов знаний с обучающими выборками позволяет существенно улучшить результативность работы алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в системах предоставления рекомендаций и анализа структуры сообществ. Графы знаний позволяют не только повысить точность работы таких систем, но и обеспечить объяснимость получаемых результатов.

Чип размером с клавиатуру

Нет, на ПК его не увидеть: это яркий пример широты конструкторской мысли в области проектирования специализированных чипов глубинного обучения.

Hyundai и Cognitive Technologies разработают ПО для автономного транспорта

Такие решения требуют больших инвестиций и могут не дойти до массового производства, предупреждают эксперты.

Глубинное обучение: основные понятия

Глубокие нейронные сети могут решать самые сложные задачи, но требуют значительных вычислительных мощностей и больших объемов данных.

Искусственный интеллект помогает найти провалы грунта

Провалы грунта под дорогами, образующиеся из-за трещин в канализационных трубах, строительных работы и других причин, стали большой проблемой в Японии.

Apache Ignite и машинное обучение

Традиционные системы хранения не могут расширяться бесконечно или хотя бы достаточно быстро, что особенно критично для задач глубинного обучения, в случае когда данных больше, чем может поместиться на одной машине. Поэтому для поддержки работы с большими данными все чаще применяются распределенные горизонтально масштабируемые архитектуры хранения и обработки в памяти.

ИТ умнеют: от обучаемых «вещей» до цифровых инструкторов по отказу от курения

Темы майского, июньского, июльского и августовского номеров журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 51, No. 5–8, 2018) — средства машинного обучения для мобильных и встроенных систем, «наука о Всемирной паутине», проблема доверия устройствам Интернета вещей и цифровые консультанты в сфере медицины.

Машина Цетлина — конкурент нейронным сетям?

Машина Цетлина построена на принципах, в корне отличных от всех известных сегодня подходов к реализации искусственного интеллекта, и уже показала лучшие результаты, чем альтернативные подходы. Эта машина может стать качественно новым инструментом, позволяющим на обычных универсальных компьютерах решать задачи распознавания образов, лингвистики, диагностики и прогнозирования.

Глубоко о глубинном обучении

Материал книги будет полезен как для знакомства с теоретическими основами глубинного обучения, так и для практического применения. Авторы приводят наглядные примеры использования алгоритмов глубинного обучения, включающих алгоритм оптимизации, функции стоимости и пр. Здесь же описаны факторы, ограничивающие способность традиционного машинного обучения к обобщению

Gartner: к 2019 году глубинному обучению не будет равных в прогнозировании спроса, распознавании мошенничеств и предсказании сбоев

Даже если специалисты компании не имеют опыта разработки алгоритмов, эксперименты в области машинного обучения можно начинать, пользуясь готовыми инструментами и API, отмечают аналитики.

Глубинный анализ мобильных данных

Получение контекстных сведений по показаниям датчиков имеет большое значение в связи с ростом количества устройств Интернета вещей, которые будут генерировать такие данные в гигантских объемах. Однако эта область пока не привлекла достаточного внимания исследователей и специалистов по машинному обучению. Применение и поиск новых архитектур глубинного обучения — перспективная область исследований.

Глубинное обучение для автоматической обработки текстов

Нейронные сети позволяют находить скрытые связи и закономерности в текстах, но эти связи не могут быть представлены в явном виде. Нейронные сети — пусть и мощный, но достаточно тривиальный инструмент, вызывающий скептицизм у компаний, разрабатывающих промышленные решения в области анализа данных, и у ведущих компьютерных лингвистов.

Искусственный интеллект поможет точнее диагностировать рак груди

Технология Philips и PathAI с использованием искусственного интеллекта и Больших Данных в исследовании патологий позволит улучшить диагностику рака груди

Qualcomm обещает снабдить мобильные устройства кремниевым мозгом

Компания выпустила комплект разработчика Snapdragon Neural Processing Engine для аппаратов на процессоре Snapdragon 820, позволяющий создавать системы глубинного обучения.