Новости и статьи о методах машинного обучения, учебные материалы по разработке своих моделей
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.
Google выпустила TensorFlow Object Detection API, предназначенный для распознавания объектов на изображениях. API получился одновременно простым и мощным.
Недавно Facebook опубликовала документ, в котором подробно описывается подход компании к сокращению времени на обучение моделей для распознавания объектов.
Microsoft сделала инструмент для машинного обучения Cognitive Toolkit 2.0 общедоступным. Стоит отметить, что работает он быстрее аналогов.
Google Таблицы становятся умнее. Теперь они используют машинное обучение, чтобы помочь вам визуализировать данные в режиме реального времени.
