Публикации по теме 'research'
Трансформатор "Performer" от Google, Cambridge, DeepMind и Института Алана Тьюринга сокращает расходы на вычисления
Неслучайно архитектура нейронной сети Transformer набирает популярность во многих областях исследований машинного обучения. Трансформеры, наиболее известные своими задачами обработки естественного языка (NLP), не только позволили языковой модели OpenAI GPT-3 с 175 миллиардами параметров для обеспечения производительности SOTA, мощная и многофункциональная архитектура также помогла боту DeepMind AlphaStar победить профессиональных игроков в StarCraft. . Исследователи предложили..
Новинка от Wallarm Research: первый инструмент на основе искусственного интеллекта для прогнозирования риска уязвимости
Wallarm Inc., ведущий разработчик решений безопасности веб-приложений на основе искусственного интеллекта, и Vulners.com, база данных по безопасности уязвимостей программного обеспечения в машиночитаемом формате, сегодня объявили о выпуске бесплатного инструмента оценки уязвимостей, который использует уникальную нейтральную нейронную сеть. алгоритм для автоматического прогнозирования серьезности уязвимости и ее потенциального негативного воздействия, обеспечивая оценку общей уязвимости..
Протоколы лаборатории машинного обучения
Машинное развитие включает в себя анализ больших наборов данных для поиска тенденций или корреляций и их использования для определения характеристик новых наблюдений и, в некоторых случаях, для выполнения задач.
Использование машинного обучения в исследованиях похоже на использование других новых инструментов в практике науки.
В этой статье я хотел бы сформулировать лабораторные протоколы машинного обучения, используемые в диагностике с помощью медицинской визуализации.
Вступление:
В..
SlimGAN: регулируемые размеры моделей в реальном времени
В последние годы генеративно-состязательные сети (GAN) оказались очень успешными благодаря своим все более масштабным моделям. Однако практическое применение GAN также все больше ограничивается громоздкими размерами моделей. Исследователи из Университета Китайской академии наук, лаборатории искусственного интеллекта ByteDance, Института искусственного интеллекта Inception и Университета Бэйхан недавно предложили новые универсальные гибкие генеративно-состязательные сети (SlimGAN),..
Работа над чем-то крутым…
Мои последние 5 месяцев и позже
Кажется, прошло много времени с тех пор, как я последний раз работал. На самом деле прошло чуть больше 5 месяцев.
Некоторые из вас могут знать, что еще в марте я уволился с работы Data Scientist в киберспорте, чтобы присоединиться к инкубатору под названием EF . Я хотел увидеть, как технологии, особенно глубокое обучение, могут быть применены в Европе, политике и нет, не в стиле Cambridge Analytica .
Во-первых, немного статистики. Я провел в..
Как предотвратить публикацию фальшивых исследовательских работ с помощью машинного обучения
За 45 минут я смог обнаружить в 10 раз больше фальшивых статей, чем мне удавалось обнаруживать за год . Это настоящая цитата доктора философии. Кандидат в компьютерные науки по имени Джеффри Гордон , который использовал Classificationbox для обучения модели обнаружению поддельных исследовательских работ в исследовательских журналах.
Поддельные исследования
В настоящее время в академических кругах существует огромная проблема фальшивых исследований.
Бывают случаи , когда в..
Как вы интерпретируете прогноз на основе результатов модели машинного обучения: Часть 2 - Модель черного ящика
В моем предыдущем посте Как вы интерпретируете прогноз на основе выходных данных модели машинного обучения: Часть 1 - Классические модели мы кратко рассмотрим, как интерпретировать эти выходные данные классической модели машинного обучения. В этом посте я хотел бы немного коснуться этих современных моделей черных ящиков .
Как вы интерпретируете прогноз на основе результатов модели машинного обучения: Часть I - Классические модели За последние 5 лет мы..
