#Машинноеобучение
ChatGPT — это мощный инструмент, который позволяет разработчикам создавать диалоговых агентов и чат-ботов с использованием обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). Он использует вариант языковой модели GPT (Generative Pre-trained Transformer) для генерации ответов на вводимые пользователем данные в диалоговом контексте.
Рассказывает Адам Гайтги, разработчик из Калифорнии.
На платформе уже зарегистрировалось 25 тысяч человек, которые помогают размечать данные для технологических компаний и получают за это деньги. Сегодня Handl официально запускается после успешного альфа-тестирования, и теперь к проекту может присоединиться любой желающий.
Материал автора блога «Вастрик.ру» о типах машинного перевода и будущем этого направления.
ИИ помогает музыкантам тестировать новые идеи, находить оптимальный эмоциональный контекст, интегрировать музыку в современные медиа и просто развлекаться.
Аналитический центр red_mad_robot и разработчик ИИ-решений RDL by red_mad_robot собрали важные тренды этого года: NLP, компьютерное зрение, беспилотники и многое другое. Прокомментировали новости эксперты «Тинькофф», «Полиметалл», «Яндекс», Lisa Device, «Сбер» и BestDoctor.
Продолжаем нашу постоянную рубрику #чтопочитать. Специалисты компании Sociaro подготовили перевод очередной статьи, которая поможет лучше разобраться в том, что такое машинное обучение. Как и просили — статья для продвинутых пользователей.
Рубрика #чтопочитать и материал для совершенствования навыков в области машинного обучения.
Для этого они используют машинное обучение, виртуальную реальность, ЭЭГ и другие технологии. Перевод материала венчурного партнёра фонда Sistema VC Петра Жегина.
Мы ещё на шаг ближе к фейковому будущему с помощью нейронной сети SIMS.
К такому выводу пришли 40 исследователей из Google. Почему за границами лабораторий модели машинного обучения не оправдывают себя — в конспекте материала MIT Technology Review.
Привет! Меня зовут Рушан Сюрмаков я делаю Нейрон. Проект, где я рассказываю о машинном обучении, искусственном интеллекте и Data Science. И делаю так, чтобы всё это стало понятно.
Для участия в обзоре были отобраны жилые дома Москвы без посёлков и удалённых участков города. Получилось 30 754 дома во всех районах города. Для каждого дома определён маршрут на авто и общественном транспорте в утренний час пик до центра Москвы — Красной площади. Карты отрисованы с высокой детализацией вплоть до каждого дома и кликабельны.
Эксперты рынка — о безопасности беспилотных систем и о том, не помешает ли количество угроз массовому распространению технологии.
В мире нет ни одного предприятия, которое никогда не теряло бы клиента. Эта проблема называется отток клиентов. И каждый бизнес справляется с этим по-разному: одни сразу же начинают искать новых клиентов, чтобы возместить убытки; другие бросают все свои силы на анализ того, что пошло не так и как прикрыть других, пытающихся убежать.
Перевод заметки аналитика фармацевтической компании Pfizer Кайла Галлатина.
Пример того, как алгоритм учится определять наиболее точную функцию
Towards Data ScienceСтартап Premise собирает данные о развивающися странах с помощью тысяч добровольцев, которые получают вознаграждение за снимки, а информацию используют хедж-фонды и инвестиционные компании для оценки рисков.
Конспект материала научного журналиста Дэна Фока.
Конспект статьи The Guardian о том, как компании обманывают пользователей, используя людской труд вместо машинного.
Это позволит ускорить разработку продуктов за счёт обратной связи от разработчиков и расширить сферу применения технологий компании.
Сегодня мы продолжим нашу образовательную рубрику #чтопочитать и статья будет посвящена машинному обучению - от деревьев принятия решений к нейронным сетям.
Надя Тальманн о том, почему робот никогда не станет личностью, в каких профессиях машины заменят людей и почему андроидам не стоит давать гражданские права.
Перевод материала специалиста по искусственному интеллекту Джамала Робинсона о том, как Uber удаётся применять машинное обучение во всех сферах бизнеса.
Перевод подборки технологических новинок от блога EvolutionOne.
С помощью машинного обучения обрабатываем массивы данных о клиентах и предлагаем им релевантные услуги: посетить определённое мероприятие, сходить в магазин или сделать покупку.
Кэсси Козырьков — о 22 вопросах, которые должен задать себе основатель.
И разработал «умного» помощника для фермеров Ida, с помощью которого отдельное европейское хозяйство может увеличить годовую прибыль на €30 тысяч и в два раза реже давать животным антибиотики.
Отфильтровав для вас множество источников и подписок, собрал все наиболее значимые новости из мира будущих технологий, роботов, машинного обучения и искусственного интеллекта за ноябрь. Для тех, кто не читал, — дайджест за октябрь.
Когда речь заходит о мире технологий, можно услышать множество "модных" слов. Два из этих слов - ИИ и машинное обучение. Уже 77% устройств, которыми мы пользуемся, оснащены той или иной формой ИИ, поэтому если у вас еще нет инструментов, работающих на основе одного из них, то в будущем они обязательно появятся. Алгоритмы ML (Machine Learning)…
Выводы исследователей Массачусетского технологического института, которые изучили 16 625 научных работ по теме.