Data&AI

Для отечественных предприятий и организаций на первый план выходит задача извлечения ценных знаний из накопленных объемов данных, использование продвинутой аналитики для создания новых продуктов и сервисов.

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

Новый инструмент предназначен для поиска, извлечения, обобщения и структуризации информации из практически любого текстового контента на разных языках как в корпоративных системах, так и во внешних источниках.

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

Ветеран IBM открывает новую компанию, которая будет поставлять корпоративным клиентам технологии искусственного интеллекта.

Особенность Vora — возможность использования традиционных методов оперативной аналитической обработки и языков программирования для анализа всех доступных на предприятии данных.

Как объясняют в Microsoft, в отличие от программы Google AlphaGo, специально созданной для игры в го, AIX рассчитана на проекты, связанные с «интеллектуальными задачами общего характера, более родственными сложным процессам, с помощью которых люди обучаются и принимают решения».

Новизна созданной в Google программы AlphaGo — в способности учиться на своих ошибках; по мнению специалистов, эта особенность объясняет не свойственные людям ходы системы, в итоге оказывавшиеся успешными.

По утверждениям участников проекта Apache Arrow, он позволит увеличить производительность при решении аналитических задач в сто с лишним раз.

Как подчеркивают в компании PatternEx, ее система Active Contextual Modeling основана на искусственном интеллекте.

По словам Ли Седоля, AlphaGo — «грозный» противник, но система не лишена слабых мест, из-за которых при непредвиденных ходах результативность ее игры снижается; кроме того, она хуже играет черными фишками, когда по правилам программе надо делать первый ход в игре.

После проигрыша в третьей партии подряд один из лучших игроков мира заявил, что «сегодняшнее поражение — это проигрыш Ли Седоля, а не человечества».

Программе нужно выиграть всего еще раз, чтобы стать победителем турнира. Ли Седоль пообещал сделать все возможное в третьей игре, особенно сосредоточившись на начальной части партии.

Матч, проходящий в Сеуле, называют историческим противостоянием человека и машины, ставя его в один ряд с такими событиями, как победа компьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым в 1997-м и победа системы Watson в телевикторине Jeopardy над людьми в 2011-м.

Программа Precision Medicine Initiative предусматривает разработку масштабной базы данных пациентов, которая позволит исследователям получать дополнительную информацию о заболеваниях и находить индивидуальные способы лечения.

Программа Precision Medicine Initiative предусматривает разработку масштабной базы данных пациентов, которая позволит исследователям получать дополнительную информацию о заболеваниях и находить индивидуальные способы лечения.

На втором месте (23%) из возможных проблем в будущей карьере оказалась возможность устаревания платформы, на которой они сейчас работают, а на третьем (14%) — то, что эта платформа так и не завоюет популярность.

В этой древнейшей китайской игре больше возможных позиций фишек на доске, чем атомов во всей Вселенной. По мнению некоторых, на кону в предстоящем состязании — последний оплот превосходства человеческого разума над машиной.

Проект уже принес первые плоды: усовершенствованный механизм перестановок, ускорение сортировок и вычислений в оперативной памяти, более оптимальное использование доступной памяти и улучшение масштабируемости.

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