Новости и статьи о методах машинного обучения, учебные материалы по разработке своих моделей
Задержанным оказался грабитель, который сбежал из Егорьевска. Система способна определить до 20 лиц в секунду. Ранее, в августе 2016 года, система опознала в грабителе банка разорившегося бизнесмена Арама Петросяна.
Вместо центральных процессоров используются видеокарты Tesla v100, предназначенные для корпоративных целей. Благодаря многоядерной архитектуре производительность увеличивается в несколько десятков раз.
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.
В ходе ежегодной конференции CVPR2018, Google представила конкурс по улучшению технологий распознавания объектов в реальном времени на мобильных устройствах (OVIC). Цель инициативы — уменьшить задержки в вычислениях и качественно повысить пользовательский опыт.
Компания присоединится к множеству других технических организаций в разработке собственных процессоров, ориентированных на внутренние задачи машинного обучения.
Глубокая нейронная сеть умеет выполнять такие же сенсорные задачи, что и человек. В будущем модель научат определять местоположение исходящего звука.
