Data&AI

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.

В середине февраля произошло первое ДТП, виновником которого стал беспилотный автомобиль Google, ехавший в полностью автономном режиме.

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

На рынке Больших Данных наблюдается типичная ситуация «курицы и яйца» – клиенты не готовы платить за неизвестный результат, а поставщикам нужны деньги для приобретения данных и реализации качественных проектов.

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.

При этом 85% участников опроса сообщили, что либо намереваются разместить в облачной среде конфиденциальные данные, либо уже сделали это.

Как показали испытания системы при компьютерном моделировании поисково-спасательных работ, она автоматически отбрасывает до 60% сведений, транслируемых роботом. Алгоритм также может повысить эффективность обмена информацией между самими роботами, уверены в МТИ.

Одновременно с увеличением числа проектов в области Больших Данных растут и сложности. Чаще всего ИТ-руководители называют главным препятствием неэффективное управление данными, отсутствие адекватной стратегии и недостаточное внимание со стороны руководителей.

Исследователи, поддерживаемые DARPA, разрабатывают методы анализа, основанные на построении схематического описания сюжета литературных произведений с помощью краудсорсинга.