Новости и статьи о методах машинного обучения, учебные материалы по разработке своих моделей
Учёные из MIT показали систему, которая положит на лопатки приложение из «Кремниевой долины». Она может куда больше, чем просто распознавать хот-доги.
Совместно с инициативой PAIR Google выпустила инструмент Facets, предназначенный для визуализации больших наборов данных для машинного обучения.
Майк Тика пишет портреты несуществующих людей. Однако пользуется он для этого не кистью, а «воображением» нейронной сети.
Sony открыла свои наработки в области построения нейронных сетей для решения задач глубокого машинного обучения, собранные в один проект, NNabla.
Исследователи из Google и MIT разрабатывают алгоритмы, которые помогут ИИ воспринимать визуальную, текстовую и звуковую информацию.
Как правило, нейронные сети выполняют лишь один тип задач. Однако Google выпустила MultiModel — систему, способную одновременно обрабатывать 8 разных задач.
Это руководство поможет вам создать классификатор изображений, используя лишь 10 строк кода и TensorFlow — библиотеку машинного обучения от Google.
В рамках программы A.I. Experiments Google опубликовала эксперимент Bird Sounds, посвящённый изучению криков тысяч птиц при помощи машинного обучения.
