Еженедельный информационный бюллетень, в котором обсуждаются важные исследовательские работы по машинному обучению, интересные технические выпуски, деньги, полученные от ИИ, и реальные реализации.
Sequence Scope - это сводка наиболее важных опубликованных исследовательских работ, опубликованных новостей о технологиях и стартапах в экосистеме ИИ за последнюю неделю. Этот сборник является частью информационного бюллетеня TheSequence. Специалисты по обработке данных, ученые и разработчики из Microsoft Research, Intel Corporation, Linux Foundation AI, Google, Lockheed Martin, Кардиффского университета, Колледжа наук Меллона, Варшавского технологического университета, Политехнического университета Валенсии и других компаний. и университеты уже подписаны на TheSequence.
📝 От редакции: Microsoft AI Powerhouse
Преобразование Microsoft за последние несколько лет при Сатье Наделле - одна из лучших историй технологических инноваций в корпоративной Америке. И в основе этого лежит искусственный интеллект (ИИ). Искусственный интеллект стал одной из тенденций, катализирующих внедрение технологий Microsoft. Впечатляющий успех Microsoft в области искусственного интеллекта имеет разные строительные блоки. Microsoft Research продвигает исследования ИИ в самых разных областях. Платформа Azure поддерживает собственные службы, позволяя использовать возможности искусственного интеллекта, укрепляя сильные сообщества разработчиков и партнеров. Microsoft остается конкурентоспособной на рынках искусственного интеллекта, таких как цифровые помощники и игры, и очень умно подходила к приобретениям на рынке искусственного интеллекта.
Ранее в этом году Microsoft приобрела стартап по автоматизации процессов (RPA) Softmotive для поддержки своей платформы Power Automate. Этот шаг принес свои плоды: сегодня Microsoft представила Power Automate Desktop, приложение, разработанное на основе технологии RPA Softmotive, которое предоставляет функции автоматизации рабочего стола как разработчикам, так и не кодировщикам.
Во время своей конференции Ignite на этой неделе Microsoft представила ряд новых возможностей для нескольких своих служб искусственного интеллекта. Microsoft Cognitive Services API сделал общедоступными новые службы в таких областях, как обнаружение аномалий или пространственный анализ. Azure ML представил совершенно новый пользовательский интерфейс для оптимизации жизненного цикла моделей машинного обучения. Другие службы, такие как службы Azure Bot, также представили новые возможности. Когда вы объединяете охват и глубину решений ИИ на платформе Azure с удивительной волной выпусков ИИ с открытым исходным кодом от ее исследовательского подразделения, Microsoft начинает выглядеть лидером в гонке ИИ.
Вы согласны? Как бы вы сравнили Microsoft с Amazon и Google с точки зрения предложений и возможностей искусственного интеллекта?
Опираясь на эту тенденцию, Microsoft сегодня анонсировала улучшения, которые появятся в Microsoft Search и Project Cortex - двух корпоративных поисковых платформах на базе искусственного интеллекта, - и анонсировала общедоступную предварительную версию Microsoft Power Automate Desktop. Помимо новых возможностей Microsoft Teams и Windows, Microsoft Search расширит сферу своей деятельности за счет собственных и сторонних сервисов, включив интеграцию с Azure Cognitive Search и подключения к контенту из более чем 100 внешних источников. Что касается Project Cortex, то он распадается на продукт под названием SharePoint Syntex, и вскоре появятся еще несколько.
Microsoft анонсировала обновления Когнитивных служб Azure и Машинное обучение Azure, направленных на оптимизацию бизнес-процессов во время пандемии коронавируса. Компания также запустила две функции в Когнитивном поиске Azure - частные конечные точки и управляемые удостоверения - плюс усовершенствования для Bot Framework Composer и более широкой службы Azure Bot.
Сегодня на Ignite 2020 Microsoft анонсировала новое коммуникационное предложение под названием Azure Communication Services, построенное на базе Azure. Microsoft заявляет, что использует ту же сеть, что и Microsoft Teams, чтобы позволить разработчикам добавлять мультимодальные сообщения в приложения и веб-сайты, одновременно используя такие службы, как Azure Cognitive Services, для перевода, анализа настроений и т. Д.
Делиться
🔺🔻 TheSequence Scope - наше воскресное издание с обзором развития отрасли - бесплатно. Чтобы получать высококачественный образовательный контент каждый вторник и четверг, подпишитесь на TheSequence Edge 🔺🔻
🗓 На следующей неделе в TheSequence Edge:
Грань №25: концепция репрезентативного обучения; обзор статьи Microsoft Research о представлении и многозадачном обучении на языке; Фреймворк fastText от Facebook.
Грань № 26: концепция самостоятельного обучения; обзор самоконтролируемого метода классификации изображений, предложенного Facebook; Система Google SimCLR для продвижения самостоятельного обучения с учителем.
Теперь давайте рассмотрим самые важные события в индустрии искусственного интеллекта на этой неделе.
🔎 Исследования машинного обучения
Эффективное НЛП с минимальным размером
Документ Google Research, предлагающий метод, позволяющий добиться отличной производительности в задачах классификации текста с минимальным размером модели -› подробнее в блоге Google Research
Подход к разговорному ИИ, основанный на потоке данных
Microsoft Research представил документ о структуре представления для моделирования диалогов в виде графиков, демонстрирующий новый подход к диалоговому ИИ -› подробнее в блоге Microsoft Research
Магия новых функций Alexa
Команда Amazon Research опубликовала серию проницательных сообщений об искусственном интеллекте, лежащем в основе новых возможностей Alexa - ›подробнее в их сообщениях об адаптации стиля речи , естественный поворот разговора и интерактивное обучение
🤖 Крутые релизы AI Tech
DynaBench
Facebook AI Research (FAIR) представил Dynabench, платформу, которая использует новый подход к сбору данных и сравнительному анализу для моделей ИИ -› подробнее в блоге команды FAIR
Обновления и выпуски от Microsoft
Microsoft объявила об обновлении своих платформ Azure ML и Azure Cognitive Services -› подробнее в этом анализе от VentureBeat . Microsoft также выпустила InnerEye Deep Learning Toolkit как программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое позволяет обучать высокопроизводительные модели для медицинского воображения https://github.com/microsoft/ InnerEye-DeepLearning
КИЛТ
Facebook AI Research (FAIR) с открытым исходным кодом KILT, новый набор наборов данных и эталонный тест для наукоемких языковых задач -› подробнее в блоге FAIR
GPT-3 для Microsoft
OpenAI предоставила Microsoft лицензию на технологию GPT-3 для своих продуктов и услуг. GPT-3 все еще остается в ограниченных данных для исследователей и партнеров -› подробнее в блоге OpenAI
мы выпускаем. Этот инструментарий упрощает обучение высокопроизводительных моделей с помощью ансамблей и развертывание ваших моделей с помощью Машинного обучения Azure или Azure Stack Hub. Https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/project-innereye-open-source-deep-learning-toolkit-democratizing-medical-imaging-ai/
💬 Полезный твит
#DataScientist Job Market 2020 #KDN Data Scientist Job Market 2020 - KDnuggetsПроанализировав более тысячи описаний должностей Data Scientist в США, ознакомьтесь с тенденциями на 2020 год и текущими ожиданиями в отношении новых должностей в этой области, включая полномочия, опыта и программирования languages.ow.ly
26 сентября 2020
3 ретвита3 отметки `` Нравится ''
💸 Деньги в AI
Компания по анализу данных Ripjar, британская компания, основанная пятью специалистами по данным, которые ранее вместе работали в британской разведке в Центральном правительственном управлении связи (GCHQ, британский эквивалент АНБ), собрала 36,8 миллиона долларов (28 миллионов фунтов стерлингов). ) в серии B. Используя запатентованную технологию искусственного интеллекта, Лабиринт выявляет новые риски и сокращает количество ложных срабатываний более чем на 90%. Лабиринт позволяет специалистам-аналитикам быстро и точно принимать более обоснованные решения, значительно экономя время и деньги своих клиентов.
машинное обучение и искусственный интеллект. Мы считаем, что с помощью этого расширенного анализа мы сможем защитить глобальные компании и правительства от постоянно присутствующей угрозы отмывания денег, мошенничества, киберпреступности и терроризма.
- Модель WhyLabs и мониторинг данных ИИ-стартап WhyLabs вышел из скрытого режима с платформой для мониторинга данных и моделей ИИ › подробнее в их сообщении в блоге Неудачи модели ИИ WhyLabs запускает скрытно сегодня с 4 миллионами долларов на развитие своей платформы для специалистов по данным, которым нужна помощь в мониторинге и устранении проблем, с которыми они сталкиваются с наборами данных или моделями ИИ.
- EasySend только что объявил о нашем раунде A финансирования $ 11 млн, программное обеспечение без кода и с низким кодом становится все более популярным способом для компаний - особенно тех, которые не считают технологии частью своей ДНК - внедрять более обновленные ИТ-процессы. без тяжелой работы, необходимой для создания и интеграции сервисов с нуля. EasySend, израильский стартап, который построил платформу без кода для страховых компаний и других регулируемых предприятий для создания форм и других интерфейсов для получения информации о клиентах и последующего использования систем искусственного интеллекта для ее более эффективной обработки, объявляет о том, что собрал 16 миллионов долларов.
- Аналитический стартап Подключенный автомобиль Aurora Labs сегодня собрал 23 миллиона долларов и обеспечил финансирование в размере 23 миллионов долларов в рамках серии B. Aurora Labs заново изобрела, как автомобильные компании, Tier-1, поставщики микросхем и предприятия осуществляют удаленное управление программным обеспечением, удаленную диагностику и др. обновления программного обеспечения по воздуху. Помимо обеспечения безопасности и защиты программного обеспечения от сбоев и атак кибербезопасности, решения Aurora Labs позволяют производителям постоянно добавлять новые функции и возможности, продлевая срок службы устройства и улучшая взаимодействие с пользователем. Все это достигается с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, которые сэкономят производителям миллиарды долларов на расходах на материалы и передачу данных и обеспечат регулярные потоки доходов.
- Платформа управления клиентским опытом на базе искусственного интеллекта Sprinklr собрала 200 миллионов долларов (благодарность нашим подписчикам от Sprinklr 👏). Решение Sprinklr Обработка прослушивания на основе искусственного интеллекта позволяет компаниям получать структурированные и содержательные мнения и идеи из неструктурированных данных о клиентах, которые поступают из публичных обсуждений на различных веб-сайтах и в социальных сетях.
