Машинное обучение

Машинное обучение — (Machine Learning) обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения: обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных; дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам.

Как начать работать с обучением нейросетей

07.11.2019, Hi-News.ru13

Еще несколько лет назад нейросети считались чем-то диковинным. Сейчас же данный инструмент осваивает все больше людей. Причем эта отрасль развивается невероятными темпами: совсем недавно нейросети учились рисовать картины, и уже сейчас выдают шедевры мирового искусства (и даже способны написать пьесу!). Но для работы любой нейросети нужны данные — без этого пользы от нее будет не больше, чем от простого компьютерного алгоритма.

Читать далее

Почему современный ИИ — это тупиковая ветвь развития технологий

Под термином «искусственный интеллект» зачастую имеются в виду нейросети, построенные на технологии глубокого машинного обучения. Причем технология обучения нейросетей хорошо отработана и дает свои плоды. Однако не все ученые разделяют мнение о том, что искусственный интеллект должен развиваться именно по этому пути. Кто-то даже полагает, что таким системам «не стоит доверять» и ни к чему хорошему их развитие не приведет.

Читать далее

Искусственный интеллект помог музыкантам записать новый альбом

В США существует музыкальная группа YACHT. Возможно, что вы о ней даже и не слышали, хотя играют они аж с 2002 года и записали уже немало композиций. В целом эта команда музыкантов всегда подходила к своему творчеству довольно креативно. Например, как-то раз они продавали альбом без обложки. Но ее все же можно было получить… по факсу в ближайшем почтовом отделении. Однако за подобное YACHT вряд ли бы попала на страницы нашего издания. Но недавно выпущенный группой альбом под названием Chain Tripping заставляет обратить на себя внимание. Ведь соавтором музыкантов тут выступил искусственный интеллект.

Читать далее

Как работает искусственный интеллект

В последнее время мы все больше слышим об искусственном интеллекте. Он применяется практически везде: от сферы высоких технологий и сложных математических вычислений до медицины, автомобилестроения и даже при работе смартфонов. Технологии, лежащие в основе работы ИИ в современном представлении, мы используем каждый день и порой даже можем не задумываться об этом. Но что такое искусственный интеллект? Как он работает? И представляет ли опасность?

Читать далее

Сотрудник Netflix создал нейросеть для поиска поцелуев в фильмах

Компьютерное зрение практически идеально распознает объекты на статичных изображениях, и на данный момент проблемы в основном возникают только с видеороликами. Тем не менее разработчики продолжают создавать нейронные сети для распознавания разнообразных действий на видео, и одной из последних и самых интересных проектов является работа сотрудника Netflix Амира Зиая. Используя базу из 100 голливудских фильмов он обучил нейронную сеть распознавать сцены с поцелуями, при этом избегая чрезмерно откровенных сцен.

Читать далее

Роботы научились распознавать предметы с помощью взгляда и прикосновений

Людям довольно легко определить плотность и рельефность предмета, просто взглянув на него. С таким же успехом можно сказать, как выглядит объект, просто касаясь его с закрытыми глазами. Такие умения помогли бы роботам лучше взаимодействовать с предметами но, к сожалению, до сих пор они не были им доступны. Исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта МТИ (CSAIL) решили эту проблему, оснастив роботизированную руку KUKA тактильным датчиком GelSight — таким образом, искусственный интеллект смог изучить связь между визуальной и тактильной информацией, и объединить их.

Читать далее

«Горький урок»: ученый рассказал о том, что 70 лет в области исследования ИИ были потрачены практически зря

01.06.2019, Илья Хель40

Самый большой урок, который можно извлечь из 70 лет исследований ИИ, заключается в том, что общие методы, использующие вычисления, в конечном итоге оказываются наиболее эффективными — и с большим отрывом. Конечной причиной этого является закон Мура. Или, скорее, его обобщение: продолжающееся, экспоненциальное удешевление вычислительных процессоров. Об этом «горьком уроке» рассказал Ричард Саттон, канадский компьютерный ученый. Далее — от первого лица.

Читать далее

Недорогие перчатки научат роботов определять форму и массу предметов

У человека есть удивительное и крайне полезное умение — он может на ощупь найти в темноте свои очки, смартфон и другие нужные ему предметы. Многие инженеры очень хотят оснастить таким навыком своих роботов, но для обучения искусственного интеллекта им не хватает данных о форме предметов и их массе. Исследователи из Массачусетского технологического института придумали, как быстро и недорого собрать нужную информацию — они разработали перчатку STAG, которая собирает данные о тактильных ощущениях человека.

Читать далее

Робот научился копировать человеческий почерк и рисунки

Умение писать слова на бумаге кажется довольно простым человеческим навыком, но на самом деле он крайне сложен. Подумать только — чтобы научиться писать, нужно понимать, в какой точке нужно опустить кончик ручки, как долго и в каком направлении водить линию, а также где делать остановки. Несмотря на такое разнообразие действий, исследователям из Брауновского университета удалось научить письменности робота, и теперь он может быстро выводить на доске слова на разных языках, и даже копировать несложные картины.

Читать далее

Нейросеть научили «оживлять» портреты на основе всего одного статичного изображения

Российские специалисты из Центра искусственного интеллекта Samsung AI Center-Moscow в сотрудничестве с инженерами из Сколковского института науки и технологий разработали систему, способную создавать реалистичные анимированные изображения лиц людей на основе всего нескольких статичных кадров человека. Обычно в таком случае требуется использование больших баз данных изображений, однако в представленном разработчиками примере, систему обучили создавать анимированное изображение лица человека всего из восьми статичных кадров, а в некоторых случаях оказалось достаточно и одного. Более подробно о разработке сообщается в статье, опубликованной в онлайн-репозитории ArXiv.org.

Читать далее