Рубрика «машинное обучение» - 85

в 14:19, , рубрики: apple, microsoft, siri, skype, Законодательство в IT, информационная безопасность, искусственный интеллект, конфиденциальность данных, машинное обучение

Подрядчики Microsoft рассказали о прослушке звонков в Skype - 1

Подрядчики, работающие на Microsoft, возможно, могут прослушивать личные разговоры пользователей Skype. Об этом представители компании, название которой не раскрывается, рассказали изданию Motherboard.

В 2015 году Skype запустил услугу «Переводчик», которая переводит разговор прямо во время звонка. Инструмент даёт возможность пользователям Skype разговаривать или переписываться в чате на разных языках с людьми по всему миру. Для этого Skype использует искусственный интеллект, но, как и во многих других проектах с применением ИИ или машинного обучения, часть работы выполняется людьми для улучшения алгоритмов его функционирования.

При этом в FAQ для Skype Translator говорится: «Чтобы помочь технологии развиваться, мы проверяем автоматические переводы и отправляем исправления обратно в систему для создания более эффективных сервисов». Однако в этом разделе не сообщается, что аудио, захваченное с помощью функции «Переводчик», могут слушать живые люди.
Читать полностью »

в 13:00, , рубрики: machine learning, mail.ru, mail.ru group, ml, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, машинное обучение, Учебный процесс в IT

Тренировка по машинному обучению 10 августа - 1

Приглашаем 10 августа в московский офис Mail.ru Group на тренировку по машинному обучению.

Тренировка по машинному обучению — это открытый митап, на который мы приглашаем участников соревнований по анализу данных, чтобы познакомиться, рассказать про задачи, обменяться опытом участия и пообщаться. С докладами выступают опытные участники последних соревнований на Kaggle и других платформах, рассказывают о своих решениях: какие техники и методы использовали они сами, а какие помогли их конкурентам.
Читать полностью »

в 11:14, , рубрики: big data, DeepCode, github, ITSumma, анализ кода, Блог компании ITSumma, машинное обучение, нейросети, Программирование

Швейцарский стартап DeepCode разрабатывает систему автоматического код-ревью на базе глубинного обучения, сообщает venturebeat. На днях компания закрыла первый инвестиционный раунд и получила на свое развитие $4 млн.

В основе технологии, предлагаемой командой DeepCode, лежит семантический анализ кода вкупе с обучением нейросети с помощью Big Data. Самое интересное в этой разработке то, что в качестве базы данных для обучения сети будет использоваться код публичных репозиториев GitHub.

DeepCode — система анализа кода на базе глубинного обучения - 1
Кликабельно

Весь процесс разработчики разделяют на несколько этапов. Первый — разметка базы, то есть парсинг самого GitHub и сортировка данных. В качестве главного параметра будет выступать язык программирования, на котором написан проект. Далее идет разметка данных и подготовка спаршенного кода к потреблению нейросетью. Ну и последний, третий этап — это обучение самого DeepCode.
Читать полностью »

в 10:36, , рубрики: Блог компании Инфосистемы Джет, машинное обучение, тестирование, Тестирование IT-систем

Почему мы решили развивать практику тестирования ML - 1

Прогнозные и оптимизационные сервисы на базе Machine Learning вызывают сегодня интерес у многих компаний: от крупных банков до небольших интернет-магазинов. Решая задачи различных клиентов мы столкнулись с рядом проблем, что послужило для нас почвой для рассуждений на тему особенности тестирования ML. Для тех, кому это интересно, — наш очередной пост от тест-менеджера компании «Инфосистемы Джет» Агальцова Сергея.
Читать полностью »

в 4:53, , рубрики: визуализация данных, дизайн, искусственный интеллект, квартира, машинное обучение, мебель, Научно-популярное, нейросеть, планировка, помещения, стены
Нейросеть по контурам квартиры делит ее на зоны, рисует стены и расставляет мебель - 1

Пользователь вводит данные: контуры планировки, входная группа и окна. Нейросеть создает планировку с помещениями, а также стены и проемы между ними.
Читать полностью »

в 13:17, , рубрики: DeepMind, Google, Google DeepMind, здоровье, искусственный интеллект, машинное обучение, Медгаджеты, медицина

Google DeepMind может обнаружить обострение заболевания почек раньше, чем врачи - 1
Источник: DeepMind

Разработчики Google DeepMind представили прорыв в сфере здравоохранения. Новая технология DeepMind способна предсказать обострения заболеваний почек за 48 часов до того, как симптомы могут распознать врачи.

Для контроля состояния почек программа использует результаты анализа крови. Она определяет содержание креатинина — вещества, которое способно вызвать острую почечную недостаточность. Результаты исследования отправляются в автоматическом режиме врачам и медсестрам в виде отчета.
Читать полностью »

в 11:07, , рубрики: deploy, Google Cloud Platform, Google Compute Engine, google shell, python, telegram, telegram bot using webhooks, webhook, webhooks, Блог компании Open Data Science, вебхуки, машинное обучение, Настройка Linux, облачный сервис, системное администрирование, телеграм бот на вебхуках, телеграм-бот, хостинг

How to deploy Python Telegram bot using Webhooks on Google Cloud Platform

Вместо предисловия

image

— Напиши телеграм-бота. Сейчас даже школьники пишут, — сказала она.
— А почему бы и нет, — подумал я тогда ( — Ну, ну, — сказал бы я сейчас).

Мы сидели в Бине и за чашкой кофе обсуждали возможности тестирования идей с моделями искусственного интеллекта на близком и не очень круге друзей. Лена, моя бывшая коллега, и во всех отношениях не блондинка, только что закончившая магистратуру, рассуждала так. Создав бота, можно сэкономить силы и время на интерфейсе, сосредоточившись на ядре с машинным обучением. Согласитесь, что устоять против такой логики “спортсменки, комсомолки и просто красавицы” в то прекрасное воскресное утро было невозможно. Решено. Телеграм-бот, значит телеграм-бот.

Первым делом я залез в гугл и нашел большое число ссылок “как сделать бот за 30 минут”. Это меня настолько воодушевило, что дальше названий я не пошел и занялся созданием ядра. В самом первом приближении мне предстояло написать систему обработки поисковых запросов с использованием NLP (natural language processing). Написание ядра заняло некоторое, вполне разумное, время (все же опыт кока-колой не пропить). И через несколько дней я был готов к тому, чтобы за пару часов обернуть первую тестовую версию ядра в пару другую команд send-receive, запустив все это в Телеграме на благо моим друзьям. Но не тут-то было.

Неожиданно возник целый клубок проблем. Потратив пару дней на поиски в интернете и общение с коллегами по цеху, я понял, что очевидное не очевидно, и еще одна “инструкция” точно не повредит. Так и появилась эта статья.

Читать полностью »

в 8:54, , рубрики: big data, data mining, Блог компании Mail.Ru Group, будущее, дайджест, данные, искусственный интеллект, машинное обучение, Новости

Привет, читатель! Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок — собрал все наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта за июль. Не забудьте поделиться с коллегами, или просто с теми, кому интересны такие новости. В конце статьи вас ждут бонус и немного юмора.

Для тех, кто не читал дайджест за июнь, можете прочесть его здесь.

Итак, теперь собственно июльский дайджест.

1. ВКонтакте опубликовали библиотеку для предобработки текстовых данных. YouTokenToMe — это библиотека для предобработки текстовых данных. Инструмент работает в 7-10 раз быстрее аналогов для текстов на алфавитных языках и в 40-50 на иероглифических языках. Библиотека была разработана исследователями из ВКонтакте. → Подробнее

image
Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: глубокие нейросети, искусственный интеллект, машинное обучение, учебник
Содержание

Представьте, что вы – инженер, и вас попросили разработать компьютер с нуля. Как-то раз вы сидите в офисе, изо всех сил проектируете логические контуры, распределяете вентили AND, OR, и так далее,- и вдруг входит ваш босс и сообщает вам плохие новости. Клиент только что решил добавить неожиданное требование к проекту: схема работы всего компьютера должна иметь не более двух слоёв:

Нейросети и глубокое обучение, глава 4: почему глубокие нейросети так сложно обучать? - 1

Вы поражены, и говорите боссу: «Да клиент спятил!»

Босс отвечает: «Я тоже так думаю. Но клиент должен получить то, что хочет».
Читать полностью »

в 11:56, , рубрики: big data, искусственный интеллект, искуственный интеллект, машинное обучение

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи “The Limitations of Machine Learning“ автора Matthew Stewart.

Большинство людей, читающих эту статью, вероятно, знакомы с машинным обучением и соответствующими алгоритмами, используемыми для классификации или прогнозирования результатов на основе данных. Тем не менее, важно понимать, что машинное обучение не является решением всех проблем. Учитывая полезность машинного обучения, может быть трудно согласиться с тем, что иногда это не лучшее решение проблемы.

Ограничения машинного обучения - 1

Читать полностью »

1...1020...848586...90100...259
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js