Машинное обучение

От прогнозной диагностики до цифровых двойников — искусственный интеллект создает условия для новой индустриальной революции. И если бы не нехватка квалифицированного персонала, необходимых данных и стандартов, мы продвигались бы к ней быстрее.

Технологии искусственного интеллекта обеспечивают дополнительную безопасность: используется свыше ста методик и настраиваемых правил защиты данных от инсайдерских угроз, мошенничества, злоупотреблений и ошибок.

Сервис, в основе которого лежат технологии машинного обучения, позволяет автоматизировать и упростить многие рядовые процессы.

Разработанная в МТИ модель основана на сверточной нейронной сети, обычно используемой в задачах машинного зрения, и ее обучали на десятках тысяч высококачественных снимков, проанализированных специалистами.

Австралийские исследователи, использующие как традиционные технологии обработки сигналов, так и машинное обучение, намерены предложить свою разработку телефонным службам психологической помощи.

Выпускники центра будут разрабатывать проекты в области технологий искусственного интеллекта, проводить исследования в сфере новых технологий обработки информации и машинного обучения для российской гражданской и военной промышленности.

СУБД Vertica позволит объединить аналитические СУБД и мир машинного обучения, устранить потребность в перемещении данных и сэкономить на оборудовании.

Theta Data Solutions специализируется на прогнозировании и оптимизации технологических процессов, имитационном моделировании и обработке больших данных.

25 сентября в Москве прошла практическая конференция «Технологии машинного обучения», организованная издательством «Открытые системы», собравшая 250 участников из самых разных сфер деятельности.

В то время как Kubernetes облегчает управление распределенными задачами, назначение Kubeflow — обеспечивать переносимость, масштабируемость и простоту развертывания систем машинного обучения.

Международное соревнование будет посвящено автоматизированному подходу к задачам машинного обучения и моделирования.

Помимо самого протокола в компании разработали основанные на нем серверы моделей для популярных фреймворков машинного обучения, включая TensorFlow и Caffe2.

Система Tony предназначена для управления заданиями глубинного обучения с помощью планировщика заданий YARN в кластерах на базе Hadoop.

В дальнейшем исследователи хотят совместить в своей системе распознавание движений и объектов, а также добавить «интуитивное понимание физики».

Интерфейс библиотеки построен по образцу интерфейса к TensorFlow на языке Python, но пока не поддерживает всей его функциональности.

На стадию, соответствующую первому участку кривой хайпа, сейчас выходит мало новинок: особое внимание в ИТ-отрасли уделяется не собственно разработке, а реализации технологий в крупном масштабе, отмечают аналитики.

Юрий Буйлов, руководитель отдела разработки компании CarPrice, – о применении машинного обучения в информационной системе поддержки автомобильного аукциона и сопутствующих сервисах.

В преддверии конференции «Технологии машинного обучения 2018» Валерий Бабушкин, начальник управления развития данных X5 Retail Group, рассказывает о прикладных задачах, которые в компании решают с помощью таких технологий

Цель конкурса — поиск способов использования технологий машинного обучения для повышения эффективности нефтедобычи и формирование команды проекта по созданию интеллектуальной системы разработки месторождений компании «Газпром нефть».

Эффективное применение технологий машинного обучения для работы с текстами невозможно без средств предварительного семантического анализа, которые в будущем должны использоваться при подготовке и разметке обучающих выборок.