Машинное обучение (ML)

Узнайте, как графовые нейронные сети (GNN) могут эффективно применяться для анализа данных. В этой статье рассмотрим ключевые аспекты использования GNN в области искусственного интеллекта, их преимущества и примеры успешного применения. Оптимизируйте свои аналитические процессы с помощью современных технологий. Пирожочки, давайте сегодня поговорим о графовых нейронных сетях (GNN), которые в последние годы взорвали мир науки и технологий! Я помню, как впервые услышал об этом. Сначала это казалось чем-то из научной фантастики, но затем я погрузился в изучение и был просто поражён...

В последнее время о DevSecOps говорят по-разному: с одной стороны, продолжают рассуждать об этом подходе, как о тренде, с другой – стараются найти новые аспекты разработок и углубиться в детали. Именно так появились концепции MLSecOps (совокупность процессов, практик и технологий, нацеленных на обеспечение безопасности конвейера разработки приложений с моделями machine learning, машинного обучения), AISecOps (аналогично, но теперь речь идёт о разработке с ИИ) и AppSecOps (подход, ориентированный на обеспечение безопасности на всех этапах жизненного цикла приложения)...

Наверняка каждый из наших читателей хотя бы раз слышал о нейросетях ChatGPT и Dall-E 3, созданных OpenAI. Эта всемирно известная компания скоро порадует пользователей еще одним инструментом - многообещающей нейросетью под названием Sora. Что же такое Sora, и почему тут и там только о ней и говорят? Sora (в переводе с японского языка это слово означает “небо”) представляет собой модель, которая создает видео по текстовым промптам. Длительность создаваемых моделью видео составляет до 60 секунд...

В мире высоких технологий появляется новый игрок, готовый бросить вызов традиционным микропроцессорам. Flex-RV компании Pragmatic Semiconductor представляет собой гибкий 32-битный процессор, который не только уменьшает производственные затраты, но и расширяет возможности применения чипов в самых неожиданных сферах. Традиционные кремниевые микропроцессоры, несмотря на свои достижения в производительности, сталкиваются с проблемами, связанными с высокими затратами на производство и хрупкостью. Эти факторы ограничивают их применение в таких устройствах, как носимые гаджеты и смарт-метки...

Acronis Static ML - это инновационная технология, используемая в продуктах Acronis для обеспечения надежной защиты ваших данных. Она основана на машинном обучении и позволяет обнаруживать вредоносные программы еще до того, как они успеют нанести вред вашей системе. Технология Acronis Static ML интегрирована в различные продукты компании Acronis, такие как: Киберугрозы становятся все более изощренными и разнообразными. Традиционные методы защиты уже не всегда эффективны. Acronis Static ML предлагает новый уровень защиты, основанный на искусственном интеллекте, что позволяет обеспечить максимальную безопасность ваших данных...

Acronis Static ML - это мощная технология, используемая в продуктах Acronis для обнаружения и предотвращения угроз, основанная на машинном обучении. Она анализирует статические характеристики файлов (без их запуска) для определения их потенциальной вредоносности. Acronis Static ML интегрирована во многие продукты Acronis, включая: Вывод: Acronis Static ML - это мощный инструмент для защиты данных, который использует передовые технологии машинного обучения...

В новом корпоративном отчете Sony стало известно, что PlayStation намерена использовать технологии ИИ и машинного обучения для ускорения разработки игр. На 16-й странице отчета Sony упоминается, что компания планирует укрепить технологии, которые помогут разработчикам эффективно и качественно развивать их интеллектуальную собственность, включая сенсоры, захват движений, а также ИИ и машинное обучение. Эти технологии должны помочь быстрее и с меньшими затратами доставлять игры до более широкой аудитории...

Ученые из Пекинского университета под руководством профессора Сун Чжуна представили новую схему вычислений, которая не только ускоряет процесс машинного обучения, но и повышает энергоэффективность традиционных операций с данными. Их работа, опубликованная в журнале Device, направлена на решение проблемы узкого места архитектуры фон Неймана, которое ограничивает обработку данных. С ростом объемов данных производительность вычислений часто сдерживается перемещением данных и несоответствием скорости обработки...

Искусственный интеллект и машинное обучение уже невозможно представить без активного использования в SEO. Ведущие поисковые системы внедряют ИИ и МО для улучшения качества поиска и точного анализа запросов пользователей. Для бизнеса это означает, что SEO становится более сложным процессом, требующим учитывать поведение пользователей и создавать релевантный контент. Что вообще включает в себя ИИ: Google и Яндекс используют ИИ и машинное обучение для улучшения своих поисковых алгоритмов, но подходы у них разные...

Нейронная сеть, созданная специалистами Института органической химии им. Н.Д. Зелинского, может определять молекулярную структуру вещества по изображению, полученному с помощью микроскопа. Это открытие обещает значительно упростить и удешевить исследования в области биохимии, материаловедения и фармакологии. Нейронная сеть была обучена распознавать количество атомов углерода в цепочке молекулы исследуемого вещества, что позволяет точно идентифицировать вещества и их молекулярные структуры по изображениям...

MLOps (Machine Learning Operations) – это набор практик, которые объединяют машинное обучение (ML) с DevOps. Он позволяет эффективно развертывать, управлять и масштабировать модели машинного обучения в производственных средах. Почему MLOps так важен для успешной реализации ИИ? Ключевые компоненты MLOps: Преимущества MLOps: Будущее MLOps Вывод MLOps играет решающую роль в успешной реализации проектов машинного обучения...

VK запустила новую платформу AutoML, предназначенную для автоматической разработки моделей машинного обучения и работы с искусственным интеллектом Российская компания VK запустила AutoML — платформу для работы с искусственным интеллектом, предназначенную для пользователей без ИТ-навыков. Новый сервис позволяет автоматически разрабатывать модели машинного обучения и использовать их для решения бизнес-задач, таких как прогнозирование продаж и анализ клиентской базы. AutoML ориентирован на специалистов, не связанных с программированием, и предлагает простой интерфейс для работы с большими данными...