Публикации о машинном обучении, нейронных сетях и искусственном интеллекте, а также практические пособия
По словам бизнесмена, развитие искусственного интеллекта открывает много новых возможностей. Вместе с тем, уверен Брин, к машинному обучению нужно относиться ответственно, поскольку технология может навредить людям.
В машинном обучении существует множество разных алгоритмов, в которых порой не только новичку, но и профессионалу сложно разобраться. Представляем вашему вниманию краткий обзор топ-10 алгоритмов, с которых можно начать знакомство с машинным обучением.
Система основана на искусственном интеллекте и включает в себя более 250 тыс. алгоритмических правил. DeepCode дает подсказки по улучшению кода, основываясь на собственных алгоритмах и собранной статистике.
Без знания алгоритмов программисту невозможно устроиться на работу. Проверьте свои знания с помощью нашего интерактивного теста на владение алгоритмами.
Сотрудники Uber AI Labs обновили технологию обучения игровой нейросети. С задачей, требующей мощности 720 процессоров, справился один компьютер с 48 ядрами.
Исследователи NVIDIA разработали новую технологию на основе ИИ, которая устраняет повреждения с изображений, а также восстанавливает удаленные элементы. Данная технология, названная Image Impainting, схожа с функцией Content-Aware Fill от Adobe Photoshop.
Джанелль Шейн опубликовала результаты очередного эксперимента с нейросетями: на этот раз её «подопытным» предстояло научиться создавать узоры для вязания. К исследованию подключились вязальщицы и создали лоскутки и элементы одежды по инструкциям «киборга» SkyKnit.
Компания присоединится к множеству других технических организаций в разработке собственных процессоров, ориентированных на внутренние задачи машинного обучения.
