Х5 Retail Group: машинное обучение в практике бизнеса
22 мая на международной конференции «Технологии искусственного интеллекта 2019» расскажут о применении аплифт-моделирования в X5.
ACCA: более половины финансистов по всем миру готовы использовать машинное обучение
60% опрошенных уверены, что в ближайшие три года использование интеллектуальных технологий станет привычным для большинства финансовых служб.
Машинное обучение поможет «Газпром нефти» повысить эффективность бурения скважин
Тиражирование разработки позволит снизить расходы на создание новых скважин примерно на 1 млрд руб. и сократит сроки их бурения.
Gartner: следующий этап «умных» технологий — дополненная аналитика
В компании назвали десятку ключевых тенденций в области работы с данными и аналитики на ближайшие несколько лет.
В Java планируется развивать поддержку графических процессоров и контейнеров
Первое чрезвычайно важно для решения задач машинного обучения, второе обеспечит предсказуемое масштабирование для работы с большими данными.
Ecosystm: пять тенденций развития технологий искусственного интеллекта в 2019 году
Темпы внедрения решений на базе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта будут зависеть от руководства ИТ-служб предприятий.
Искусственный интеллект конвертирует полигональные сетки в редактируемые 3D-модели
Система «угадывает», каким образом исходные блоки могли бы соединяться друг с другом, используя методы машинного обучения.
«Яндекс» будет искать пиратов при помощи машинного обучения
Программа будет самостоятельно искать в Интернете страницы с нелегальными копиями фильмов и сериалов.
Искусственный интеллект научили предсказывать время разблокировки телефона
Такое знание поможет эффективнее планировать установку обновлений и синхронизацию данных, а также экономить энергию, считают исследователи из Мельбурнского университета.
BIG DATA 2019: На что способны большие данные в медицине
Анализ всего пула информации, окружающей пациента, ведет к новой медицине — персонализированной и превентивной.
В МТИ робота научили играть в Дженгу
В отличие от шахмат или го, здесь требуется умение манипулировать реальными физическими объектами. Смоделировать это очень сложно, отмечают ученые, и поэтому робота «тренируют» на башне, сложенной из настоящих блоков.
Наука о данных: куда пойти учиться?
Какие сегодня имеются возможности получения образования в области исследования данных с учетом того, что продолжительный цикл обучения в системе высшего образования работодателей уже не устраивает?
Компьютер предсказывает, как будут бить по мячу Джокович и Надаль в любой момент матча
Модель, подготовленную австралийскими исследователями к турниру Australian Open, обучили с помощью видеозаписей, сделанных автоматизированной системой судейства Hawk Eye
AWS запускает новые сервисы машинного обучения
Среди новинок облачной платформы — модели и алгоритмы для системы Amazon SageMaker, средства автоматической классификации данных и обучения «с подкреплением» и другие сервисы.
Facebook раскрыла код библиотеки функций для понимания смысла текста
В соцсети в качестве преимущества PyText указывают то, что библиотека оптимизирована как для экспериментов, так и для рабочего применения.
В «Ростехе» разработали умную видеокамеру наружного наблюдения
Она в автоматическом режиме определяет возникновение чрезвычайных ситуаций и передает информацию в ситуационный центр.
Искусственный интеллект революционизирует DevOps
Самообучаемость, прогнозирование и возможности автоматизации, обеспечиваемые технологиями искусственного интеллекта, позволят ускорить разработку еще более устойчивых и многофункциональных приложений.
6 способов привести проект машинного обучения к провалу
Процесс обучения практически всегда происходит методом проб и ошибок: совершив промах, вы стараетесь понять, как избежать его в дальнейшем. То же относится и к машинному обучению.
Языком цифр
OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению.
Робот как конкурентное преимущество: для чего Сбербанку центр робототехники
Из всего многообразия направлений робототехники в Сбербанке выбрали для себя пять стратегических приоритетов: промышленную коллаборативную робототехнику, логистические и беспилотные транспортные системы, промышленные экзоскелеты и персональных ассистентов.