Новости и статьи о методах машинного обучения, учебные материалы по разработке своих моделей
Нейронные сети смогли помочь астрономам при анализе изображений гравитационных линз. ИИ сокращает время обработки результатов с месяца до долей секунды.
Три способа классифицировать входящую корреспонденцию. Google начала серию статей, рассказывающих о повседневном и полезном применении машинного обучения.
Компания DeepL превзошла Google, Microsoft и Facebook в области машинного перевода. При равной скорости программа достигает более точного результата.
Intel выпустила модуль для обработки визуальной информации Myriad X. Это первое устройство обработки изображений с выделенной системой для нейронных сетей.
Руководство написано для тех, кто раннее не был знаком с машинным обучением. Это введение в машинное обучение на основе написания алгоритма, который будет предсказывать, сколько человек выживет при крушении «Титаника». Предполагается, что вы уже имеете опыт работы с Python и что вы знакомы с Pandas на базовом уровне.
Группа инженеров Google выпустила в свободный доступ набор данных для распознавания речи.
Google опубликовала миллионы каракулей пользователей. Узнайте, как, по мнению Google, отличаются рисунки россиян от рисунков людей из других стран.
NASA сотрудничает с Intel для поиска оптимальных точек посадки на Луне. Технология на базе машинного обучения справляется с задачами в десятки раз быстрее.
