AI

Люди хорошо справляются с выявлением закономерностей всего по нескольким примерам, а компьютеры лучше обнаруживают закономерности в больших объемах данных.

Новая функция автоматической очистки почтовых ящиков Microsoft Clutter стала еще одним инструментом на основе технологий машинного обучения, которым, как решили в команде разработки Office, пришло время поделиться с миром.

Согласно посту в исследовательском блоге Google, в компании разработали самообучающуюся систему автоматического составления подписей к фотоснимкам — Neural Image Caption.

Бывший генеральный директор корпорации Microsoft Стив Балмер передал Гарвардскому университету средства на расширение факультета компьютерных наук.

В Google утверждают, что проект еще весьма далек от практических применений. В 2013 исследователи в научном докладе сообщали, что созданная ими программная система сама научилась играть в ряд классических игр для Atari лучше людей, просто «наблюдая» за происходящим на экране пока в них играли другие.

Приложение «Яндекс.Диктовка» предназначено для демонстрации возможностей системы распознавания голоса SpeechKit и позволяет набирать текст голосом.

Официально Google не разрешает запускать на очках Google Glass программы для распознавания лиц. Это объясняется необходимостью защиты тайны личной жизни. Однако ничто не мешает разработчикам создавать программы и загружать их на устройство в обход официальных каналов.

ФСИН тестирует в московских изоляторах новую систему распознавая лиц.

Приложение распознает пол, возраст и настроение людей, находящихся в поле зрения компьютеризированных очков, и выводит эту информацию в текстовом виде.

Помните сказку «Репка»? Развязка наступила в ней только после того, как кошка «кликнула» мышку. Сколько раз за день мы «кликаем» мышку, но КПД нашего повседневного «клико-мышечного» труда подчас до смешного мал. Сколько «кликов» требуется, чтобы заставить программу понять, что мы от нее хотим! Вот тогда-то и мы переходим на естественный язык общения с компьютером. Жаль, что обычно машину не волнуют наши отчаянные, и, как правило, нелицеприятные монологи, однако выход есть.

Благодаря свершившейся Internet-революции, новое тысячелетие человечество встречает с качественно иным информационным ландшафтом. Разрозненные в недавнем прошлом базы данных, содержащие большую часть накопленной человечеством информации, объединены Сетью. Создана программируемая среда доступа ко всей этой информации, к освоению которой мы еще только приступаем. В статье обсуждается один из аспектов развития Internet - ее наполнение программами, использующими технологии машинного обучения.

Каждый, кто впервые знакомится с нейронными сетями, задает себе вопрос: что такое нейроинформатика? Ответить на него можно по-разному. Можно сказать, что нейроинформатика это способ решения всевозможных задач с помощью искусственных нейронных сетей, реализованных на компьютере. Такой ответ, объясняющий только внутреннюю сущность нейроинформатики, почти никого не удовлетворяет, даже если подробно рассказывать о нейронных сетях, задачах и способах их решения. На самом деле требуется еще определить место нейроинформатики среди других способов решения задач и разобраться, в чем же истинные преимущества нейронных сетей, если таковые существуют?

Теория нейронных сетей привлекает сегодня внимание многих исследователей. С одной стороны, интерес к нейросетевым моделям вызван желанием понять принципы работы нервной системы, с другой стороны, с помощью таких моделей ученые рассчитывают смоделировать поразительные по своей эффективности процессы обработки информации, свойственные живым существам.

Интеллектуальные системы на основе искусственных нейронных сетей позволяют с успехом решать проблемы распознавания образов, выполнения прогнозов, оптимизации, ассоциативной памяти и управления. Известны и иные, более традиционные подходы к решению этих проблем, однако они не обладают необходимой гибкостью за пределами ограниченных условий. ИНС дают многообещающие альтернативные решения, и многие приложения выигрывают от их использования.

Острая боль в груди. Скорая помощь доставляет больного в приемный покой, где дежурный врач должен поставить диагноз и определить, действительно ли это инфаркт миокарда. Опыт показывает, что доля пациентов, перенесших инфаркт среди поступивших с аналогичными симптомами, невеликa. Точных методов диагностики, тем не менее, до сих пор нет. Электрокардиограмма иногда не содержит явных признаков недуга. А сколько всего параметров состояния больного могут так или иначе помочь поcтавить в данном случае правильный диагноз? Более сорока. Может ли врач в приемном покое быстро проанализировать все эти показатели вместе с взаимосвязями, чтобы принять решение о направлении больного в кардиологическое отделение? В какой-то мере эту задачу помогают решать нейросетевые технологии. Нейронные сети для задач диагностики Конкретные системы Возможности применения нейросетей Борьба с раком Нейросистемы, генетика и молекулы Нейросети шагают по планете Вместо заключения Острая боль в груди. Скорая помощь доставляет

KDD — обнаружение знаний в базах данных — реальный способ повышения эффективности работы. Вопрос не в том, нужны ли такие технологии, а в том, как их применить в каждом конкретном случае.

Приложение формирует график тремора у пациента, отражая объективную картину в динамике и общее состояние пациента.