Блог в России и СНГ

Блог в России и СНГ

По мнению специалистов , на сегодняшний день вычислительные ресурсы и нейросетевые технологии вышли на уровень, позволяющий системам искусственного интеллекта решать весьма сложные для человека практические задачи, а разработчикам — создавать инновационные приложения и сервисы. В помощь последним компания предлагает внушительное портфолио различных программных библиотек, фреймворков и компонентов, оптимизированных для аппаратных платформ и позволяющих решать задачи машинного обучения с максимальной эффективностью. Наиболее известным программным компонентом, который широко используется разработчиками -систем, является библиотека математических примитивов , наиболее хорошо подходящая для реализации низкоуровневых математических функций, лежащих в основе задач машинного обучения. предоставляет полный контроль за вычислениями и может применяться для выполнения таких достаточно широко используемых в топологиях нейронных сетей операций, как матричное умножение или свёртка . Следующий компонент более высокого уровня абстракций — объектноориентированная библиотека , предназначенная для анализа данных с поддержкой машинного обучения на алгоритмическом уровне и включающая набор аналитических функций, совместимых с популярным статистическим ПО и платформами обработки данных — , , и пр. Среди прочих продуктов для анализа данных и машинного обучения фигурируют скомпилированый набор для численного моделирования и научных вычислений с использованием языка программирования , а также инструментарий для быстрой разработки моделей, обучения и развёртывания систем машинного обучения, включающий средства визуализации и графического контроля процессов тренировки нейронных сетей и импортирования моделей из других фреймворков. Отдельного упоминания заслуживает библиотека , представляющая собой набор -интерфейсов для масштабирования и распараллеливания процессов обучения нейронных сетей на множестве узлов в кластере. Разработчикам доступен также открытый фреймворк , созданный приобретённой компанией , и — оптимизированный -инструментарий для разработки кроссплатформенных фреймворков следующего поколения и улучшения текущих. Все библиотеки рассчитаны на работу с популярными фреймворками глубинного обучения — , , , от , и другими. Разрабатывая и совершенствуя полный стек ПО для машинного обучения и искусственного интеллекта, не оставляет без внимания образовательный аспект.

Виды архитектур нейронных сетей

Сегодня мы вновь обращаемся к теме нейросетей, однако будем рассматривать их больше с прикладной точки зрения. Из этой статьи вы узнаете о текущем состоянии дел в области нейросетей и о технических аспектах их создания, настройки и функционирования. Мы уже не раз писали об искусственном интеллекте и, в частности, о нейросетях.

Из первой статьи вы узнаете о текущем состоянии дел в области нейросетей и о технических аспектах их создания, настройки и функционирования.

The author describes the key principles of the artificial neural network to assess and manage risks on the ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ / ФОНДОВАЯ БИРЖА обществе стали взрывной рост сложности современных финансовых и Социальные и экономические институты все чаще подвергаются.

Главным их отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейросети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Именно поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику всюду, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления - иными словами, в области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходимы либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми и являются нейронные сети.

Особенности Нейронная сеть принимает входную информацию и анализирует ее способом, аналогичным тому, что использует наш мозг. Во время анализа сеть обучается приобретает опыт и знания и выдает выходную информацию на основе приобретенного ранее опыта. Основная задача аналитика, использующего нейронные сети для решения какой-либо проблемы, - создать наиболее эффективную архитектуру нейронной сети, то есть правильно выбрать вид нейронной сети, алгоритм ее обучения, количество нейронов и виды связей между ними.

Эта работа не имеет формализованных процедур, она требует глубокого понимания различных видов архитектур нейронных сетей, включает в себя много исследовательской и аналитической работы, и может занять достаточно много времени. Для неформализованных задач нейросетевые модели могут на порядок превосходить традиционные методы решения. Но применение нейронных сетей целесообразно, если: В этом случае нейросети помогут автоматически учесть различные нелинейные зависимости, скрытые в данных.

Это особенно важно в системах поддержки принятия решений и системах прогнозирования. Преимущества Нейросети являются незаменимыми при анализе данных, в частности, для предварительного анализа или отбора, выявления"выпадающих фактов" или грубых ошибок человека, принимающего решения. Целесообразно использовать нейросетевые методы в задачах с неполной или"зашумленной" информацией, особенно в задачах, где решение можно найти интуитивно, и при этом традиционные математические модели не дают желаемого результата.

1! Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов: Повсеместно внедряются бизнес-планирование, финансовый и инвестиционный анализ, современные программные продукты, основанные на последних научных разработках. Одновременно возрастает спрос на рыночные исследования как на микроэкономическом, так и макроэкономичском уровне , на финансовую и общеэкономическую информацию. Сегодня одним из наиболее перспективных направлений научных исследований в области анализа, прогнозирования и моделирования экономических явлений и процесоов является нечеткая логика .

Нечетко-множественные модели, зачастую представленные в виде программного обеспечения для персональных компьютеров, позволяют как менеджерам различного уровня, так и собственникам предприятий принимать экономически грамотные решения.

Высокие темпы роста рынка бизнес-аналитики объясняют разными и другие бизнес-пользователи по результатам применения этих коммуникационных бизнес-приложений, как виртуальная АТС, . «Как бы то ни было, дашборды на сегодняшний день представляют собой наиболее.

ИТ на базе концепции искусственного интеллекта. Видеоконференции и системы коллективной работы. Для этого руководителю нужно в сжатые сроки в условиях большой неопределенности проанализировать ситуацию, сформировать варианты решений , оценить риски и взять на себя ответственность за принятие и реализацию решения. Сделать всё это с использованием только"ручных" средств или модулей поддержки принятия решения , встроенных в стандартные -системы, было достаточно сложно, и вследствие этого риск принять неверное решение, был велик.

В связи с этим стали развиваться формализованные методы принятия решения в условиях неопределенности, описываемые нечеткой логикой, и создаваться специализированные информационные системы с использованием теории и методов искусственного интеллекта. В чем различие, между"четкой" и"нечеткой" логикой"?

Глубинное обучение для автоматической обработки текстов

Наряду с естественной потребностью в анализе данных, накапливаемых современными -системами, которыми сегодня оснащена большая часть предприятий, мощным стимулом является также возникновение и развитие самых разных информационных технологий. Эти технологии сулят огромные возможности, но восприятие каждой из них рынком идет с разным темпом.

Мы выделили ряд прогнозов, сделанных международными экспертами относительно наиболее ожидаемых в г. Важно, что эти высказывания помогут нам составить определенное представление об актуальности нижеприведенных тезисов не только для мирового, но и для российского рынка бизнес-аналитики. Их функции столь же успешно будут выполнять квалифицированные менеджеры, снабженные современными программными инструментами.

нейронной сети, алгоритмы обучения; задача аппроксимации функции. традиционной ТАУ и инженерии знаний стали так называемые найти интуитивно. сети всё чаще применяются и в реальных бизнес – приложениях. В сегодняшний день подходы к их реализации - большинство таких.

К концу х годов было обнаружено, что для решения практически важных задач недостаточно одних знаний общего характера общих стратегий поиска решений. Успешное решение прикладных задач возможно только при наличии хорошо структурированных специальных знаний. Голландом, то есть процесс моделирования человека заменялся моделированием процесса его эволюции.

Впервые предложено решение сложных задач моделированием эволюции с помощью компьютерных алгоритмов генетических алгоритмов. Лидербергом, содержала детальные сведения об области органиченной химии и помогала специалистам определять молекулярную структуру органических соединений по данным, полученным с помощью масс-спектрометра. Массспектометр, разделяя молекулы на фрагменты, измеряет массу и электрический заряд каждого из фрагментов.

Это позволило резко сократить число предлагаемых вариантов решений. Они содержат большой объем практических знаний, что позволяет получать ответы решения. Структура исследования в области ИИ Далее Э.

Искусственный интеллект

Обзор нейронных сетей для классификации изображений В данной статье приводится доступный теоретический обзор сверточных нейронных сетей , и разъясняется их применение к задаче классификации изображений. Современные архитектуры глубоких нейронных сетей для классификации изображений В предыдущей статье, Обзор нейронных сетей для классификации изображений, мы ознакомились с основными базовыми понятиями сверточных нейронных сетей, а также лежащими в их основе идеями. В данной статье мы рассмотрим несколько архитектур глубоких нейронных сетей, обладающих Просто о сложном Глубокие нейронные сети привели к прорыву во множестве задач распознавания образов, таких как компьютерное зрение и распознавание голоса.

Сверточная нейронная сеть один из популярных видов нейронных сетей.

Групповые видеозвонки в Skype стали доступны на iOS и На сегодняшний день приложением пользуются свыше Но также сервис успешно применяется для продвижения .. Dropbox не только для личных, но и для бизнес-целей. Клавиатура теперь использует нейронные сети для.

Машинное обучение Технология машинного обучения вызывает интерес у мировых финтех-компаний и финансовых организаций, чей бизнес так или иначе связан с инвестициями, кредитованием, консалтингом и решениями в области безопасности. Мы в компании , специализирующейся на автоматизации приема онлайн-платежей, решили рассмотреть международные финтех-кейсы применения технологии машинного обучения. В х появились компьютеры, и постепенно мы наблюдали, как их использование для хранения и обработки информации становилось нормой для большинства компаний.

В х мы стали свидетелями интернет-бума, по-настоящему изменившего мир. Собрать информацию о чем-либо сегодня — сущий пустяк. В середине прошлого десятилетия появились социальные сети и предприниматели заметили, что клиенты начали проводить в них столько времени, сколько до этого не проводили ни на одном другом сайте.

Разработка системы прогнозирования результатов экономической деятельности предприятия связи

В Северной столице открылся Петербургский образовательный форум, на котором обсуждают перспективы профессионального образования всех уровней. Ученые и чиновники за три дня выяснят, как преодолеть дефицит молодых ученых, что делать с бюрократией и как поднять экономику страны. Но мало кто знает, что изначально афоризм звучал иначе:

следования в области ИИ стали развиваться наиболее активно с х годов прошлого века в задачи, не использует классическую логику, и поэтому применение логических моделей .. Нейронные сети – обобщённое название группы математических алгорит- лученных знаний в бизнес приложениях.

В канале мы регулярно освещаем новости в области разработки мобильных приложений. Они снимают жилье сами у владельца, оценивая его и предлагая свою стоимость. Далее закупают мебель и делают красиво и удобно. И сдают эту квартиру уже по другой цене клиентам. Если вы владелец, вы не тратите время на поиски клиентов и не обустраиваете жилье, нужно только само помещение. Если вы арендатор, вы уверены в классе и комфорте предоставляемого жилья.

По окончании договора аренды с собственником мебель вывозится и используется в других помещениях, жилье возвращается в оригинальном состоянии страховка включена.

[Бизнес-завтрак] Нейронные сети в малом бизнесе


Как мусор в"мозгах" мешает тебе больше зарабатывать, и что можно сделать, чтобы ликвидировать его навсегда. Кликни тут чтобы прочитать!