Машинное обучение

Онкологи с помощью цифровых технологий выявили ключевые факторы, определяющие эффективность противораковой иммунотерапии.

Рыбы и другие обитатели рифов издают широкий спектр звуков. Английские ученые создали компьютерный алгоритм, проанализировавший различия между записями здоровых и разрушенных рифов.

Российские ученые создали биологически правдоподобную модель памяти для систем искусственного интеллекта с внутренней мотивацией.

Исследователи, которым удалось отследить соответствующие изменения алгоритмическим путем, полагают, что при обнаружении таких признаков, в том числе, при помощи инструментов на базе машинного обучения, можно будет принять меры.

Математический парадокс демонстрирует фундаментальные ограничения умных машин: «осознать» ошибку им сложнее, чем выдать верный результат.

Исследователи из Института орнитологии Макса Планка смогли доказать, что трели разных популяций зебровых зябликов отличаются друг от друга.

Исследователи, которым удалось отследить соответствующие изменения алгоритмическим путем, полагают, что при обнаружении таких признаков, в том числе, при помощи инструментов на базе машинного обучения, можно будет принять меры.

Ученые предлагают формировать контекстно-зависимые значения текстового атрибута alt автоматически, с использованием искусственного интеллекта.

Модель, предложенная китайскими исследователями, учитывает три основные категории параметров: индивидуальные особенности человека, параметры окружающей среды и пространственные параметры

MySQL Autopilot использует передовые методы машинного обучения для увеличения скорости выполнения запросов HeatWave и масштабируемости Oracle Cloud MySQL Database Service.

Медики нередко расходятся во мнениях относительно результативности выбранного курса терапии, из-за чего дальнейшие предписания могут оказываться неверными.

Номинант на премию Data Award 2022 Евгений Никитин, начальник департамента ML-разработки компании «Цельс», — о том, как формировался конвейер, позволяющий учить модели только на «уверенных» медицинских данных.

Ученые предлагают формировать контекстно-зависимые значения текстового атрибута alt автоматически, с использованием искусственного интеллекта.

Исследователи из компании Babylon развивают методы причинно-следственного машинного обучения.

Медики нередко расходятся во мнениях относительно результативности выбранного курса терапии, из-за чего дальнейшие предписания могут оказываться неверными.

Синтии Рудин из Университета Дьюка удалось продемонстрировать, что точность прогнозов гораздо сильнее зависит от интерпретируемости и прозрачности процесса, нежели от усложнения алгоритмов и модели машинного обучения.

Рост популярности решений на базе методов машинного обучения делает актуальными исследования в сфере вредоносного машинного обучения и интеграции средств предотвращения таких атак в системы и сервисы.

По мнению исследователей, переломные моменты климатической системы Земли невозможно точно предсказать при помощи классических подходов к моделированию.

GitHub Copilot, расширение Visual Studio, созданное в партнерстве с OpenAI, автоматически дополняет строки кода или даже некоторые функции целиком прямо в процессе ввода текста программ.

Модель Copilot, предназначенная для работы с коммерческой программой Visual Studio, обучена на общедоступном исходном коде.