#ML

Дослідницька група розробила модель штучного інтелекту для ефективного усунення упереджень у наборі даних

Процес збору даних за допомогою штучного інтелекту створює значний ризик введення ненавмисних помилок. Навчання моделі на упереджених даних, а потім її застосування до даних, що не піддаються розподілу, може призвести до значного зниження продуктивності.

Революція в робототехнічному навчанні з мінімальною участю людини від дослідників зі Стенфорда

Однією з головних проблем є різниця між готовими наборами даних для роботів і локальною робототехнічною платформою. Готові набори даних часто включають інші об'єкти, розташування кріплень, ракурси камер і умови освітлення порівняно з локальною платформою.

Використання машинного навчання для інновацій у дослідженні матеріалів

У галузі матеріалознавства дослідники стикаються з величезним викликом — зрозуміти складну поведінку речовин на атомному рівні. Такі методи, як непружне розсіювання нейтронів або рентгенівських променів, надають неоціненну інформацію, але вони є ресурсовитратними і складними.

Зустрітися з проблемою обличчям

Дослідники з Технологічного інституту Шибаура революціонізували визначення напрямку обличчя за допомогою глибокого навчання: Подолання викликів, пов'язаних з прихованими рисами обличчя та розширенням кутів огляду

Шифропанк Джеймсон Лопп вважає, що машинне навчання може покращити оцінку хешрейту біткоїна

Хешрейт біткоїна — це показник, який вимірює, скільки обчислювальної потужності використовується для генерації нових блоків у мережі. Хоча це здається простим показником, дослідник і шифропанк Джеймсон Лопп виявив, що його точне вимірювання є складним завданням.

Дослідники Шанхайського університету представили набір даних, що містить 110 тис. послідовностей

Дослідники з Шанхайського університету Цзяо Тун вирішують проблеми роботизованих маніпуляцій, впроваджуючи новітній підхід до збору даних за допомогою датчиків сили і обертового моменту та тактильних пристроїв.

Як машинне навчання та нанорозмірна рентгенівська мікроскопія можуть зробити революцію в літієвих батареях

Відомі дослідницькі інститути виступили з новаторською ініціативою, спрямованою на розгадку таємничих особливостей літієвих акумуляторів. Застосовуючи інноваційний підхід, дослідники використовують машинне навчання для ретельного аналізу рентгенівських знімків на рівні пікселів, що потенційно може зробити революцію в дослідженні акумуляторів.

Fujitsu та Linux Foundation запускають рішення з автоматизованого машинного навчання та технології справедливого ШІ

У час, позначений стрімким розвитком технологій штучного інтелекту (ШІ), питання прозорості, етики та доступності набули першорядного значення. Хоча рішення зі штучним інтелектом, безсумнівно, сприяли прогресу в цій галузі, залишається вкрай важливим вирішення питань, пов'язаних із справедливістю та доступністю.

Дослідники використовують ШІ для пошуку нових магнітних матеріалів без критичних елементів

Команда вчених розробила нову модель машинного навчання для виявлення матеріалів постійних магнітів без критичних елементів на основі прогнозованої температури Кюрі для нових комбінацій матеріалів.

7 каналів YouTube для ознайомлення з машинним навчанням

Машинне навчання - це захоплююча галузь, яка швидко розвивається і революціонізує різні індустрії. Якщо ви зацікавлені в тому, щоб зануритися у світ машинного навчання і розвинути свої навички, YouTube може стати чудовою платформою для початку вашої навчальної подорожі