IA y Altas Tecnologías

Тут вы можете узнать о вариантах использования обучения с подкреплением. Или если очень кратко говорить, то вот вам 10 вариантов использования rl: - беспилотные автомобили - оптимизация рабочих процессов на предприятиях - прогнозирование скидок или оптимальных цен в сфере финансов - задачи NLP: обобщение текста, ответы на вопросы, машинный перевод и тд. - медицина ( имеет множество разветвлений, где конкретно применяют RL) - в инженерном деле - рекомендации новостей (отличаются от обычных рекомендаций, ибо пользовательские предложения часто меняются, да и новости тоже) - естественно, в играх - реклама - роботы

Вк поделились как именно находит интересных вам людей. Уже это не просто формула, а сформированный отдельный датасет на основе эго-графов. Ссылка скрыта

Новые достижения в нейросетях – мульти-модальные суждения (с человеко-подобными когнитивными искажениями 😁), прогресс в защите от атак хитро вычисленным шумом, а также арифметика эмоций – так и до векторных эмбедингов недалеко 😊 Ссылка скрыта

Все мы уже наслышаны о успешных успехах в сфере ИИ и не чуть не меньше в сфере блокчейна. Однако, что будет если их соединить? Этим вопросом задавались многие, поэтому уже сейчас их активно пытаются совместить. Так, например, блокчейн сможет помочь в реализации децентрализованных систем для внедрения ИИ и обеспечить конфиденциальность и прозрачность данных одновременно. А ИИ, в это время, сможет помочь блокчейну повысить эффективность системы торгов и создаст самую надежную систему принятия решений Самое интересное то, что многие сервисы, которые имеют такой комбинированный подход уже существуют. Детальнее можете почитать тут: Ссылка скрыта

Как Microsoft Analysis Services финансовым аналитикам жизнь упростил или же насколько проще использовать интерактивную обработку данных, в отличие от статистической. Ссылка скрыта

Перенос стиля может быть полезен не только для прикольных картинок, но и для повышения качества рендеров 3Д сцен, например, дыма и тумана, качественно моделирование и симуляция которого очень затратно по вычислениям: Ссылка скрыта

Как аналитику данных лучше всего работать с разными объемами информации можно узнать тут (оказывается, даже с экстремально маленькими данными можно эффективно повзаимодействовать): Ссылка скрыта

Обзор работ по симуляции воды, пены и звуков, а также красочный показ новой работы по моделированию поведения пузырей и их переливающихся поверхностей 😍 Ссылка скрыта

Статья о том, как можно применять ML для принятия инвестиционных решений 💰 Ссылка скрыта