Подпишитесь на Synced Global AI Weekly
Google Cloud Next | Новое гибридное облако Anthos, партнерства, центры обработки данных
Чтобы догнать конкурентов Amazon Web Services и Microsoft Azure, Google ускоряет разработку собственных облачных сервисов. Вчера на ежегодной конференции Google Cloud Next в Сан-Франциско компания представила несколько новых сервисов на основе искусственного интеллекта и партнерские отношения с инструментами интеллектуальной аналитики и машинного обучения.
(Synced)
Google запускает платформу искусственного интеллекта, инструмент для совместного создания моделей для специалистов по данным
Google Cloud Platform предоставляет создателям искусственного интеллекта новую общую сквозную среду, в которой команды могут тестировать, обучать и и развернуть модели, называемые платформой AI. Сегодня Google также обновил AutoML, свой сервис для автоматизации создания пользовательских моделей ИИ, на конференции Cloud Next, которая состоится на этой неделе в Сан-Франциско.
( VentureBeat)
NAACL 2019 | Google BERT стал победителем в номинации Лучший объемный доклад.
Ежегодная конференция Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики (NAACL) является грандиозным событием в области обработки естественного языка. На NAACL 2019 было подано 1198 длинных и 757 коротких статей, всего 1955 статей. На конференцию было принято 424 доклада, что составило 22,6% голосов.
(синхронизировано) / (статья Google Bert)
Программа Google Brain учится программировать
В новой статье исследователи Google Brain предлагают использовать нейронные сети для моделирования редактирования исходного кода человека. Фактически это означает, что редактирование кода рассматривается как последовательность, а машина учится писать код, как в модели естественного языка - анализируя короткий абзац редактирования, модель может извлечь намерение и использовать его для создания последующих правок.
(Синхронизировано) / (Google Brain)
Технологии
Stanford Machine Learning Group выпустила набор данных MRNet из 1000+ аннотированных МРТ коленного сустава
Набор данных MRNet состоит из 1370 обследований МРТ коленного сустава, выполненных в Медицинском центре Стэнфордского университета. Набор данных содержит 1104 (80,6%) патологических обследований, с 319 (23,3%) разрывами ПКС и 508 (37,1%) разрывами мениска; этикетки были получены путем ручного извлечения из клинических отчетов.
(Стэнфорд)
Роботы, которые учатся использовать самодельные инструменты
Вдохновляясь тем, как учатся животные, исследовательская группа разработала алгоритм, который позволяет роботам обучаться навыкам использования инструментов с помощью аналогичной парадигмы имитации и взаимодействия. В частности, они показывают, что, сочетая демонстрационные данные и неконтролируемый опыт, робот может использовать новые объекты в качестве инструментов и даже импровизировать инструменты при отсутствии традиционных.
(Исследование искусственного интеллекта в Беркли)
Обучение кросс-языковой передаче для начальной загрузки систем искусственного интеллекта снижает требования к данным на новых языках
В докладе, представленном на Международной конференции по акустике, речи и обработке сигналов в этом году, команда Alexa сообщает с использованием кросс- языковое трансферное обучение (подкатегория трансферного обучения) для переноса существующих функций на новый язык. В настоящее время Alexa доступна на английском, немецком, японском, французском, испанском, итальянском и еще шести вариантах этих языков.
(Amazon Alexa)
Вам также может понравиться
Megvii представляет однопроходный, однократный метод для проектирования NAS
Проектирование поиска по нейронной архитектуре (NAS) - важный, но ресурсоемкий процесс, требующий огромных наборов данных. Выявление перспективных архитектур из сложных пространств поиска и минимизация требований к ресурсам стало серьезной задачей как для исследователей, так и для предприятий.
(Synced)
Программа Google Brain учится программировать
Чтобы разработать хорошее представление, которое фиксирует желаемую информацию о намерениях и масштабирует длину последовательности, исследователи Google Brain предложили две редакционные характеристики: явная характеристика и неявная характеристика. .
(Синхронизировано)
Глобальные события ИИ
15–17 апреля, QCon.ai - Конференция по прикладному программному обеспечению ИИ для разработчиков в Сан-Франциско, США.
15–18 апреля, Конференция по искусственному интеллекту в Нью-Йорке , США
23–25 апреля, Глобальная конференция по искусственному интеллекту в Сиэтле, США
25–26 апреля, AI and Big Data Expo в Лондоне, Великобритания.
Глобальные возможности ИИ
Программа резидентства Google AI 2019
Ученый-исследователь, Google Brain Toronto
Стипендия DeepMind: доступ к науке
Постдокторантура (AI) - Самостоятельное обучение
Держись вместе с AI!
Подпишитесь на Synced Global AI Weekly
Вышел Отчет об адаптивности AI для публичной компании Fortune Global 500 за 2018 год!
Приобретите отчет в формате Kindle на Amazon.
Подайте заявку на участие в Партнерской программе Insight, чтобы получить бесплатный полный отчет в формате PDF.
Подпишитесь на нас в Twitter @Synced_Global, чтобы получать ежедневные новости об ИИ!
Мы знаем, что вы не хотите пропустить ни одной истории. Подпишитесь на наш популярный Synced Global AI Weekly , чтобы получать еженедельные обновления AI.
