Архив метки: Машинное обучение

«Тинькофф» создала собственный суперкомпьютер для решения задач по машинному обучению

Группа «Тинькофф» создала собственный суперкомпьютер. Он занял восьмое место в российском рейтинге суперкомпьютеров, но среди коммерческих оказался самым мощным. Его назвали в честь советского математика — «Колмогоров».

Читать далее

Сервис AWS IoT Greengrass позволяет переносить ML-модели на устройства с NVIDIA Jetson

NVIDIA объединяется с Amazon Web Services для сотрудничества в сфере IoT-устройств. Теперь можно обучать и оптимизировать ИИ-модели на AWS, а потом с помощью сервиса AWS IoT Greengrass переносить их на девайсы под управлением NVIDIA Jetson.

Читать далее

Создан виртуальный детектор лжи — интернет станет более честным?

Возможно, в будущем интернет очистится от мошенников, да и самим пользователям придется тщательнее следить за своими словами. Исследователи из Университета штата Флорида разработали искусственный интеллект, который отлично выполняет роль полиграфа и выявляет ложь, следя за отправляемыми пользователем словами и скоростью их набора. Результаты тестов показали, что он уже способен различить правду от лжи в 85% случаев, тогда как точность настоящих детекторов лжи колеблется всего лишь в районе 60-70%.

Чтобы обучить систему отделять правду от неправды, разработчики прибегли к машинному обучению. Группе добровольцев из сорока человек было предложено поиграть в онлайн-игру, в котором им случайным образом давались роли «святого» или «грешника». В течение 80 игровых сессий они отвечали на вопросы, а искусственный интеллект тщательно следил за их сообщениями.

Читать далее

NVIDIA показала нейросеть для создания фотореалистичных пейзажей по наброскам

На конференции GTC 2019 NVIDIA представила демоверсию нейросети GauGAN, которая умеет превращать схематичные рисунки в фотореалистичные изображения.

Читать далее

NVIDIA запустила сайт AI Playground с демками нейросетей

На конференции GTC 2019 NVIDIA анонсировала запуск площадки AI Playground. Там все желающие могут поэкспериментировать с нейросетевыми проектами компании.

Читать далее

Python Developer Survey 2018: четверть Python-разработчиков работают в IT больше 10 лет

JetBrains и Python Software Foundation подвели итоги опроса среди Python-разработчиков. Они собрали ответы почти 20 тысяч человек из 150 стран. Аудитория предыдущего опроса была почти вдвое меньше: всего 9,5 тысяч разработчиков.

Читать далее

ИИ распознаёт текстовую капчу за 0,05 секунд с помощью настольного ПК

Появился алгоритм машинного обучения, который обходит текстовую капчу проще, быстрее и точнее предыдущих методов: он распознаёт её за 0,05 секунд с помощью настольного ПК. Разработали алгоритм учёные из Великобритании и Китая, используя GAN — генеративно-состязательную сеть.

Читать далее

Google научила нейросеть VON создавать реалистичные 3D-модели

Исследователи из Google и MIT CSAIL (Лаборатории Компьютерных Наук и Искусственного Интеллекта) представили на конференции NeurIPS 2018 в Монреале нейронную сеть, способную создавать 3D-модели с реалистичным освещением и отражениями. Система VON (Visual Object Networks) позволяет редактировать форму и текстуру объекта, менять ракурс и выполнять другие действия, доступные в работе с 3D-моделями.

Читать далее

Создана карта использования ИИ в России

Компания «АйПи Лаборатория» опубликовала в Сети карту искусственного интеллекта, используемого в России. На ней показаны компании, применяющие ИИ в своей деятельности, с разделением на анализ данных, интернет вещей, компьютерное зрение, медицину, обработку естественного языка и другие сферы.

Читать далее

Microsoft открыла исходный код движка для ML-моделей ONNX Runtime

Microsoft сообщила о размещении исходного кода ONNX Runtime на GitHub. Проект является высокопроизводительным движком для моделей машинного обучения в формате ONNX (Open Neural Network Exchange), обеспечивающем совместимость ML-моделей со свободными ИИ-фреймворками (TensorFlow, Cognitive Toolkit, Caffe2, MXNet). Поэтому ONNX Runtime используют для оптимизации вычислений в моделях глубокого обучения нейронных сетей.

С переводом проекта в open source компания надеется привлечь больше людей к развитию машинного обучения. Более того, Microsoft пообещала быстро реагировать на коммиты.

Читать далее

Microsoft реализовала IntelliCode для TypeScript/JavaScript и C++

Microsoft реализовала функцию интеллектуальных подсказок для двух языков — TypeScript/JavaScript в Visual Studio Code и C++ в Visual Studio. По мере написания кода расширение IntelliCode отображает варианты завершения команд не в алфавитном порядке, а в зависимости от контекста. Такие советы в общем списке помечаются звёздочками.

Читать далее

Google выпустила библиотеку TF-Ranking для обучения ранжированию

TF-Ranking предназначена для использования на платформе TensorFlow и представляет собой масштабируемый фреймворк с последними разработками в области алгоритмов ранжирования. Пользователь может опробовать различные модели обучения и испытать собственные наработки, пользуясь единой библиотекой и гибким API.

Читать далее

Релиз PyTorch 1.0 Stable, библиотеки для машинного обучения от Facebook

Facebook выпустила стабильную версию библиотеки для машинного обучения PyTorch 1.0. В данную итерацию добавили поддержку крупных облачных платформ, интерфейс на C++, набор JIT-компиляторов и различные улучшения.

Читать далее