На этой неделе в AI и машинном обучении: как ML может спасти жизни, Torch для R, объяснимый AI, обнаружение объектов TF2, GAN навсегда и многое другое!
Новости искусственного интеллекта:
Создавайте безопасную среду и спасайте жизни с помощью машинного обучения
В этой статье прекрасно показано, как компании могут использовать ИИ для сокращения несчастных случаев на рабочем месте, смягчения последствий стихийных бедствий и обеспечения более безопасного возвращения на работу во время нынешней пандемии.
Эти решения могут показаться футуристическими, но технологии для их создания и развертывания доступны уже сегодня! Если вы хотите увидеть демонстрацию того, как вы можете использовать платформу Sixgill для решения этих проблем, запросите демонстрацию.
Google Tone Transfer пытается создать музыку из любого звука
Tone Transfer довольно аккуратный. Вы можете использовать его, чтобы превратить 15-секундный аудиоклип в музыку, сгенерированную машинным обучением. Как и в случае с большинством генеративных методов ИИ, всегда есть забавные результаты. Попробуйте сами здесь.
Sophia Genetics привлекает 110 миллионов долларов
Еще раз демонстрируя большой интерес и потенциальный спрос на использование ИИ в здравоохранении, SOPHiA GENETICS привлекает 110 миллионов долларов в раунде серии F. Компания использует машинное обучение для анализа медицинских изображений и предлагает услуги по обнаружению и классификации геномных вариантов.
Инструменты для разработчиков и обучение:
Факел для R-программирования
Если вы когда-нибудь мечтали о функциональности PyTorch в языке программирования R, то сегодня ваш счастливый день! Torch теперь представляет собой пакет R, который позволяет вам использовать функции PyTorch без установки Python!
Лучшая поддержка TPU для PyTorch
Команда Google TensorFlow и команда Facebook PyTorch сотрудничали, чтобы улучшить поддержку TPU (Tensor Processing Units) для PyTorch и команды PyTorch Lightning.
Искусственный интеллект для глубокого обучения запускает специализацию по GAN
Многие люди знакомы с Эндрю Нг и его работой по созданию доступных курсов по искусственному интеллекту, охватывающих машинное обучение, глубокое обучение, НЛП (обработка естественного языка) и многое другое. На этой неделе на панели GANs for Good deeplearning.ai объявили о своей последней специализации: Генеративно-состязательные сети (GAN).
Обновлен API обнаружения объектов TensorFlow 2
С момента запуска ITensorflow 2.x лично я ждал обновлений для лучшей поддержки очень полезного API обнаружения объектов Tensorflow, и, похоже, мы его получили!
Предстоящие онлайн-мероприятия по искусственному интеллекту и данным:
Объяснимый ИИ @ Центр машинного обучения Capital One | 7 октября – 17:30 CDT
«В этом выступлении Теута Меркадо — директор Responsible расскажет о том, почему Объяснимый ИИ необходим для ответственного ИИ, а затем Баян Брюсс — руководитель отдела прикладных исследований и Сентил Кумар — главный научный сотрудник Capital One Center. для машинного обучения анализирует пространство объяснимого ИИ, а также некоторые передовые исследования, которые они ведут».
Практический семинар по компьютерному зрению | 8 октября – 10:00 по тихоокеанскому времени
Присоединяйтесь ко мне на практический семинар, чтобы узнать об основах создания детектора объектов глубокого обучения и о том, как на практике пометить собственный набор данных.
Основы исследований-MLOPs: оркестровка, автоматизация, воспроизводимость | 14 октября – 10:00 по тихоокеанскому времени
Часть серии практических занятий для изучения и применения различных технологий и инструментов для проектов глубокого обучения.
Прикладной AI Summit 2020 | 15 октября – 9:00 по тихоокеанскому времени
На этом саммите рассматривается, как организации первыми внедряют ИИ и как ИИ может значительно увеличить прибыль вашей компании.
Интересные подкасты и интервью:
Открытый исходный код в Qualcomm AI Research с Джеффом Гелхааром и Захрой Кучак
Узнайте, как Qualcomm Technologies использует искусственный интеллект в исследованиях, в выпуске «This Week in Machine Learning».
Визуализация воздействия на климат с помощью GAN с Сашей Лучони
Продолжаем тему GAN повсюду на этой неделе! Узнайте, как можно использовать GAN для визуализации воздействия на климат, в этом выпуске «This Week in Machine Learning».
Как использовать исчисление для проектирования обучающихся машин
Узнайте, почему матричное исчисление может быть полезно для анализа и проектирования моделей машинного обучения, на множестве примеров из этого эпизода «Learning Machines 101».
Известные документы:
Некоторые из интересных статей по машинному обучению, опубликованных на этой неделе.
EvolGAN: эволюционные генеративно-состязательные сети
Изучение внедрения пикселей с учетом категорий и экземпляров для быстрой паноптической сегментации
Сумка трюков для противоборствующей подготовки
Динамический лицевой ассет и генерация рига из одного сканирования
Освоение вопросов из учебника с предварительно обученными трансформерами и вниманием снизу вверх и сверху вниз
К математическому пониманию нейросетевого машинного обучения: что мы знаем и чего не знаем
Небольшое обучение для прогнозирования временных рядов
О Шестигилле:
ООО Сиксгилл предоставляет платформу для упрощенных корпоративных ИИ-решений, машинного обучения управление жизненным циклом и быстрого аннотирования данных для компьютерного зрения.
