Машинное обучение

Графические процессоры Nvidia, утверждает Джен-Сан Хуанг, превосходно справляются с приложениями глубинного обучения, тогда как Google TPU — «только для вывода умозаключений».

Стандартов и возможностей повторного использования разработок в данной области пока еще очень мало. Проекты приходится начинать с чистого листа и из-за различия систем обменяться результатами невозможно.

Сразу несколько анонсов, прозвучавших в первый день традиционной конференции Google, касались искусственного интеллекта и технологий машинного обучения.

Восьми помощникам не всегда удавалось справляться с ложившимся на них объемом работы, поэтому решено было добавить еще одного — Джилл. Виртуального помощника реализовали на платформе IBM Watson, обучив Джилл на вопросах, которые уже задавались раньше.

Результат — возможность пересмотреть, к примеру, «Звездные войны» в том виде, в котором бы получился фильм, если бы каждый кадр нарисовал ваш любимый художник.

Google Translate и другие сервисы уже достаточно точно переводят словосочетания, но из-за неверной интерпретации значений слов не всегда правильно строят предложения. Проект британских исследователей может стать шагом к созданию точного универсального переводчика.

Неполадки в работе телекоммуникационной сети часто возникают в результате нештатных ситуаций, которые не вызывают нарушений и остаются незамеченными, что впоследствии может привести к ухудшению качества сервисов или к сбоям. Обнаружение таких ситуаций с помощью кластерного анализа дает возможность принимать превентивные меры, позволяющие исключить сбои.

Анализ данных, глубинное обучение, искусственный интеллект и трехмерная печать позволили добиться потрясающих результатов.

Наука о данных становится все более популярным направлением у ИТ-специалистов, нацеленных на карьерный рост.

По его мнению, широкое внедрение методов машинного обучения в сочетании с работой с данными, собранными путем краудсорсинга, будет не менее значительным шагом в развитии вычислительной техники, чем переход от работы с веб-сайтами к приложениям для смартфонов.

К примеру, для сервиса Adobe Analytics разработан механизм Virtual Analyst, автоматически выдающий сведения, поискать которые самому пользователю могло не прийти в голову. Инструмент следит за изменениями, вносимыми в данные со временем, оценивает их приоритетность и присылает по электронной почте уведомления об аномалиях или значительных изменениях важных параметров.

Задачу решили с помощью краудсорсинга и машинного обучения. Пользователи сервиса Amazon Mechanical Turk по заказу исследователей описывали съеденное и отмечали в этих описаниях слова, обозначающие названия пищевых продуктов, количество и другие параметры.

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

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

Исследователи из Рочестерского университета рассчитывают применить новую систему для анализа связи потребления алкоголя с географией и другими факторами, а также его влияния на здоровье жителей.

Робот Connie пользуется облачной платформой искусственного интеллекта IBM Watson, в частности, сервисами преобразования речи в текст и обратно, а также классификатором естественного языка.

Почти 20% мирового объема закупок когнитивных систем придется на долю банковской отрасли. В банках они применяются для выявления мошенничества, автоматизации анализа и ликвидации угроз, а также выработки рекомендаций.

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

В рамках конкурса участники могут попробовать свои силы в предсказании возможных социальных связей. 

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