Microsoft показала ИИ-инструмент для автоматизации отладки и поиска багов в коде
Исследователи Microsoft разработали инструмент на базе ИИ, который, по мнению ученых, поможет программистам быстрее находить и исправлять ошибки в коде. ПО получило название BugLab и основано оно на принципах работы генеративно-состязательных сетей.
#Microsoft #ИИ #машинное_обучение #BugLab
Исследователи Microsoft разработали инструмент на базе ИИ, который, по мнению ученых, поможет программистам быстрее находить и исправлять ошибки в коде. ПО получило название BugLab и основано оно на принципах работы генеративно-состязательных сетей.
#Microsoft #ИИ #машинное_обучение #BugLab
В МТИ машинное обучение использовали для оптимизации построения маршрутов транспорта
Исследователи Массачусетского технологического института ускорили построение маршрутов транспорта внутри большой группы городов при помощи машинного обучения.
#транспорт #машинное_обучение
Исследователи Массачусетского технологического института ускорили построение маршрутов транспорта внутри большой группы городов при помощи машинного обучения.
#транспорт #машинное_обучение
Научные журналы используют ИИ для поиска дублированных изображений в препринтах — проблемы и перспективы метода
Перед тем, как исследование появится в одном из десяти журналов Американской ассоциации исследования рака (American Association for Cancer Research, AACR), оно проходит необычную дополнительную проверку. С января 2021 года AACR использует ИИ для проверки всех препринтов, предварительно принятых после прохождения рецензирования. Цель проверки состоит в том, чтобы автоматически предупреждать редакторов о дублированных изображениях, в том числе отредактированных — повёрнутых, отфильтрованных и растянутых.
#ИИ #машинное_обучение #Nature
Перед тем, как исследование появится в одном из десяти журналов Американской ассоциации исследования рака (American Association for Cancer Research, AACR), оно проходит необычную дополнительную проверку. С января 2021 года AACR использует ИИ для проверки всех препринтов, предварительно принятых после прохождения рецензирования. Цель проверки состоит в том, чтобы автоматически предупреждать редакторов о дублированных изображениях, в том числе отредактированных — повёрнутых, отфильтрованных и растянутых.
#ИИ #машинное_обучение #Nature
Google опубликовала исследование о трендах машинного обучения 2021
Google опубликовала исследование, посвященное основным трендам машинного обучения (ML) в 2021 году. Как отметил Джефф Дин, старший научный сотрудник и вице-президент Google Research, в ближайшие несколько лет в отрасли грядет ряд научных прорывов. Дин выделил пять трендов, которые влияют и будут влиять на развитие ML в ближайшие годы.
#Google #машинное_обучение
Google опубликовала исследование, посвященное основным трендам машинного обучения (ML) в 2021 году. Как отметил Джефф Дин, старший научный сотрудник и вице-президент Google Research, в ближайшие несколько лет в отрасли грядет ряд научных прорывов. Дин выделил пять трендов, которые влияют и будут влиять на развитие ML в ближайшие годы.
#Google #машинное_обучение
Сервис Сравни.ру разработал алгоритм подбора кредитных продуктов на основе машинного обучения
Как сообщили редакции Хабра в пресс-службе Сравни.ру, финансовый маркетплейс запустил новую функцию для выбора кредитного продукта, основанную на алгоритмах машинного обучения. Система анализирует заявку от пользователя на основе его анкетных данных, кредитной истории и поведенческих характеристик внутри платформы. После этого она подбирает предложения от банков, которые чаще всего одобряют кредиты заявителям со схожими характеристиками. Как указал представитель сервиса, до этого финансовые маркетплейсы не использовали AI-алгоритмы в таком контексте.
#Сравни_ру #машинное_обучение
Как сообщили редакции Хабра в пресс-службе Сравни.ру, финансовый маркетплейс запустил новую функцию для выбора кредитного продукта, основанную на алгоритмах машинного обучения. Система анализирует заявку от пользователя на основе его анкетных данных, кредитной истории и поведенческих характеристик внутри платформы. После этого она подбирает предложения от банков, которые чаще всего одобряют кредиты заявителям со схожими характеристиками. Как указал представитель сервиса, до этого финансовые маркетплейсы не использовали AI-алгоритмы в таком контексте.
#Сравни_ру #машинное_обучение
В МТИ создали компьютерную модель, которая умеет определять источник звука
Нейробиологи Массачусетского технологического института разработали компьютерную модель, которая может определять источники звуков. Модель включает несколько сверточных нейронных сетей и способна обнаружить происхождение звуков в реальных условиях подобно человеческому уху.
#ИИ #машинное_обучение #МТИ
Нейробиологи Массачусетского технологического института разработали компьютерную модель, которая может определять источники звуков. Модель включает несколько сверточных нейронных сетей и способна обнаружить происхождение звуков в реальных условиях подобно человеческому уху.
#ИИ #машинное_обучение #МТИ
Сбер открыл бесплатный доступ к инструменту подготовки датасетов
Сбер открыл доступ к программной библиотеке PyTorch-LifeStream, которая содержит несколько алгоритмов построения эмбеддингов событийных данных. Инструмент может быть использован для подготовки различных массивов обезличенных датасетов.
Событийные данные могут представлять собой самые разные последовательности: истории посещений сайтов, покупок, событий в онлайн-играх и так далее. При этом сгенерированный на основе алгоритмов библиотеки эмбеддинг не будет содержать каких-либо персональных данных.
#Сбер #машинное_обучение
Сбер открыл доступ к программной библиотеке PyTorch-LifeStream, которая содержит несколько алгоритмов построения эмбеддингов событийных данных. Инструмент может быть использован для подготовки различных массивов обезличенных датасетов.
Событийные данные могут представлять собой самые разные последовательности: истории посещений сайтов, покупок, событий в онлайн-играх и так далее. При этом сгенерированный на основе алгоритмов библиотеки эмбеддинг не будет содержать каких-либо персональных данных.
#Сбер #машинное_обучение
Российская разработка на базе машинного обучения позволяет выполнить юридическую оценку договора
Компания "Embedika", являющаяся резидентом "Сколково", договорилась о совместной работе с разработчиком комплекса информационно-правового обеспечения "Гарант" над сервисом, который дает возможность оценить риски при заключении договора. Речь идет о том, что потенциальный подписант договора может самостоятельно, без участия юриста, увидеть узкие места договоре.
#машинное_обучение #российское_ПО
Компания "Embedika", являющаяся резидентом "Сколково", договорилась о совместной работе с разработчиком комплекса информационно-правового обеспечения "Гарант" над сервисом, который дает возможность оценить риски при заключении договора. Речь идет о том, что потенциальный подписант договора может самостоятельно, без участия юриста, увидеть узкие места договоре.
#машинное_обучение #российское_ПО
В МТИ нейросеть научили предсказывать, как соединяются белки
Исследователи Массачусетского технологического института создали модель машинного обучения, которая может предсказывать комплекс, образуемый при соединении двух белков. Их метод в 80–500 раз быстрее существующих, и часто предсказывает структуры белков, которые ближе к наблюдаемым экспериментально.
Антитела, небольшие белки, вырабатываемые иммунной системой, могут прикрепляться к определенным частям вируса, чтобы нейтрализовать его. Поскольку ученые продолжают бороться с SARS-CoV-2, одним из возможных методов является синтетическое антитело, которое связывается с шиповидными белками вируса, чтобы предотвратить проникновение вируса в клетку человека.
#МТИ #ИИ #машинное_обучение
Исследователи Массачусетского технологического института создали модель машинного обучения, которая может предсказывать комплекс, образуемый при соединении двух белков. Их метод в 80–500 раз быстрее существующих, и часто предсказывает структуры белков, которые ближе к наблюдаемым экспериментально.
Антитела, небольшие белки, вырабатываемые иммунной системой, могут прикрепляться к определенным частям вируса, чтобы нейтрализовать его. Поскольку ученые продолжают бороться с SARS-CoV-2, одним из возможных методов является синтетическое антитело, которое связывается с шиповидными белками вируса, чтобы предотвратить проникновение вируса в клетку человека.
#МТИ #ИИ #машинное_обучение
Запутанность упрощает масштабирование в квантовом машинном обучении
Область применения машинного обучения в квантовых вычислениях получила толчок на фоне нового исследования, устраняющего потенциальное препятствие для практической реализации квантовых нейронных сетей. Несмотря на имеющиеся представления теоретиков о том, что для обучения такой сети потребуется экспоненциально обширный датасет, квантовая теорема No-Free-Lunch (NFL), разработанная Лос-Аламосской национальной лабораторией, показывает, что квантовая запутанность устраняет эту экспоненциальную сверхнагрузку.
«Наша работа доказывает, что для квантового машинного обучения значимы как большие данные, так и большая запутанность. Более того, запутанность ведет к масштабируемости, избавляя нас от сложности в виде экспоненциального увеличения размера данных, необходимых для обучения». – говорит Эндрю Сорнборгер, компьютерный ученый лаборатории и соавтор работы, опубликованной 18 февраля в “Physical Review Letters”. – Эта теорема дает нам надежду, что квантовые нейронные сети идут по пути ускорения квантовых вычислений, в которых они в конечном итоге превзойдут свою нынешнюю альтернативу, работающую на привычных нам компьютерах».
#машинное_обучение #квантовые_технологии
Область применения машинного обучения в квантовых вычислениях получила толчок на фоне нового исследования, устраняющего потенциальное препятствие для практической реализации квантовых нейронных сетей. Несмотря на имеющиеся представления теоретиков о том, что для обучения такой сети потребуется экспоненциально обширный датасет, квантовая теорема No-Free-Lunch (NFL), разработанная Лос-Аламосской национальной лабораторией, показывает, что квантовая запутанность устраняет эту экспоненциальную сверхнагрузку.
«Наша работа доказывает, что для квантового машинного обучения значимы как большие данные, так и большая запутанность. Более того, запутанность ведет к масштабируемости, избавляя нас от сложности в виде экспоненциального увеличения размера данных, необходимых для обучения». – говорит Эндрю Сорнборгер, компьютерный ученый лаборатории и соавтор работы, опубликованной 18 февраля в “Physical Review Letters”. – Эта теорема дает нам надежду, что квантовые нейронные сети идут по пути ускорения квантовых вычислений, в которых они в конечном итоге превзойдут свою нынешнюю альтернативу, работающую на привычных нам компьютерах».
#машинное_обучение #квантовые_технологии
