Глубинное обучение

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.

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.