Исследователи научили искусственный интеллект любопытству
ИИ детально исследовал незнакомую местность в играх и находил нестандартные решения задач, однако не смог «отлипнуть» от телевизора.
Новости и статьи о методах машинного обучения, учебные материалы по разработке своих моделей
ИИ детально исследовал незнакомую местность в играх и находил нестандартные решения задач, однако не смог «отлипнуть» от телевизора.
Новый метод достраивает поврежденные изображения, уменьшает цифровой шум и позволит ускорить процесс сканирования МРТ в 10 раз без потери точности.
Особенность AttnGAN в том, что она требует слишком точно заданных параметров картинки и порой не может определить границы или форму объектов.
Проект включает в себя инструменты для работы с искусственным интеллектом. Он подходит для обслуживания ИИ на основе TensorFlow, MXNet и PyTorch.
Она подразумевает создание модуля с предопределенными, потенциально полезными математическими функциями. Так нейросети лучше обучаются работе с числами.
Разработчики из Fast.ai использовали библиотеки PyTorch и fastai, а высокая скорость обучения была достигнута с помощью нового метода обрезки изображений.
Нейросеть помогла сократить частоту приёма препаратов до нескольких раз в год, вместо ежемесячного, а также уменьшить дозировку вдвое.
Сначала алгоритм создает новые названия звукам, а затем подбирает для них подходящую аудиодорожку из базы BBC.