#ML

Дослідники МТІ знайшли новий клас кандидатів на антибіотики за допомогою глибинного навчання

У своїй розробці вчені використали глибинне навчання, застосовуючи відкриту комп'ютерну модель, навчену на великих наборах даних, для ідентифікації хімічних структур з потенційними антибіотичними властивостями.

Що таке багатошаровий персептрон (Multilayer Perceptron, MLP) у машинному навчанні?

У складному гобелені штучного інтелекту лише кілька ниток є настільки ж важливими, як багатошаровий персептрон. Ця архітектура, що є різновидом нейронної мережі прямого поширення, існує свідченням прагнення людини імітувати здатність мозку до навчання.

Дослідники Apple представили новий алгоритм машинного навчання для прискорення тренування нейронних мереж

У галузі штучного інтелекту та глибокого навчання з'явилося багато інновацій, які дозволяють успішно вирішувати складні завдання, такі як синтез тексту та зображень, сегментація та класифікація за допомогою нейронних мереж.

Найкращі інструменти ШІ для створення контенту з мінімальним вмістом коду або взагалі без нього

Поява інструментів та платформ для створення цифрового контенту з низьким рівнем кодування чи зовсім без нього сприяє розробці нових додатків, що використовують машинне навчання.

ШІ змінює правила діагностики синдрому порушення активності та уваги у підлітків

У рамках інноваційного дослідження вчені застосували штучний інтелект для вирішення проблем, пов'язаних з діагностикою синдрому порушення активності і уваги (СПАУ) у підлітків.

Глибоке навчання на фізичному підґрунті для прогнозування тиску внутрішньопухлинної рідини та накопичення ліпосом

У прагненні вдосконалити методи лікування раку дослідники представили проривне рішення, яке значно розширює наші уявлення про динаміку пухлин.

DeepMind представила векторні квантовані моделі

Нещодавні досягнення в галузі штучного інтелекту, машинного навчання і глибокого навчання помітно покращили різні сфери, такі як охорона здоров'я, фінанси та освіта.

Дослідники UCL та Імперського коледжу Лондона представили енергоефективне машинне навчання

Традиційні комп'ютери споживають значну кількість енергії, що становить приблизно 10% світового попиту на електроенергію.

Ефективність штучного інтелекту в аналізуванні кольору

Різні галузі все більше досліджують застосування штучного інтелекту в різних сферах використання, і одна з нових сфер зацікавлення пов'язана з використанням ШІ для аналізу кольору.

Дослідники з Пенсильванії створили фреймворк машинного навчання для тестування ChatGPT-Vision від OpenAI.

Модель GPT-Vision привернула широку увагу завдяки своїй здатності розуміти і генерувати контент, пов'язаний як з текстом, так і з зображеннями.

Витоки у конвеєрах машинного навчання

Наявність зручних для користувача програмних бібліотек з різноманітними алгоритмами навчання та інструментами маніпулювання даними скоротила криву навчання для досліджень на основі машинного навчання, що призвело до зростання кількості програмного забезпечення на основі ML.

Дослідники Amazon представили ШІ-бібліотеку для кількісної оцінки невизначеності в глибокому навчанні

Машинне навчання зробило наше життя простішим, але важливо переконатися, що системи машинного навчання надійні та безпечні. Одним з ключових компонентів машинного навчання є прогностична невизначеність, яка дозволяє нам оцінити точність прогнозів моделі.