Главные новости этой недели — алгоритм машинного обучения предсказывает лабораторные землетрясения; проблема PR ИИ; Facebook выпускает предварительно обученные встраивания слов для 90 языков; Использование Deep Learning и Google Street View для оценки демографического состава США
Новости
Алгоритм машинного обучения предсказывает лабораторные землетрясения
Исследователи обучили алгоритм машинного обучения обнаруживать контрольные признаки того, что лабораторное землетрясение вот-вот уступит место, используя только звуки, которые оно издает при нагрузке. Прорыв поразил геологов и повысил вероятность того, что следующим может быть предсказание реальных землетрясений.
Помощь патологоанатомам в обнаружении рака с помощью глубокого обучения
Новое исследование Google помогает патологоанатомам в обнаружении рака и достигает 89% баллов по метрике, называемой оценкой локализации (FROC), что значительно превышает показатель 73% для патологоанатома без временных ограничений.
Библиотека для эффективного поиска сходства и кластеризации плотных векторов. Вот репозиторий GitHub библиотеки FAISS.
Статьи
Машины не становятся умнее — они просто делают то, на что мы их запрограммировали
В сериале HBO «Мир Дикого Запада используется общий сюжет — синтетические хосты восстают против своих черствых человеческих создатели. Но так ли это…www.technologyreview.com»
Если бы искусственный интеллект назвали чем-то менее жутким, мы, вероятно, меньше беспокоились бы об этом.
Учебники, инструменты и советы
Настройка машины глубокого обучения ленивым, но быстрым способом
Покопайтесь в этом посте, если вы находитесь на грани создания собственной машины, но немного не уверены во времени, которое вам нужно потратить на эту настройку.
Facebook выпускает предварительно обученные встраивания слов для 90 языков
Facebook выпустил предварительно обученные вложения Word для 90 языков, обученные на Википедии с использованием fastText. Эти векторы в размерности 300 были получены с использованием модели скип-грамм с параметрами по умолчанию.
Углубленное изучение фондового рынка
Узнайте, как идеи НЛП и глубокого обучения можно использовать для прогнозирования состояния фондовых рынков.
Исследовательская работа
Использование Deep Learning и Google Street View для оценки демографического состава США
Интересные результаты, полученные командой Google, позволяют предположить, что автоматизированные системы мониторинга демографических тенденций могут эффективно дополнять трудоемкие подходы, позволяя обнаруживать тенденции с высоким пространственным разрешением почти в реальном времени. Они представляют метод, который определяет социально-экономические тенденции на основе 50 миллионов изображений уличных сцен, собранных в 200 американских городах автомобилями Google Street View.
Понимание синтетических градиентов и несвязанных нейронных интерфейсов
В этой статье подробно описаны идеи и теория синтетических градиентов. В этой статье они изучают развязанные нейронные интерфейсы с помощью синтетических градиентов в сетях прямой связи, чтобы лучше понять их поведение и объяснить их влияние на оптимизацию.
Похожие пины в Pinterest: эволюция реальной системы рекомендаций
Связанные пины — это рекомендательная система веб-масштаба, которая обеспечивает более 40% взаимодействия пользователей с Pinterest. При построении этой системы возникло множество проблем, таких как избежание циклов обратной связи, оценка производительности, активация контента и устранение устаревших эвристик. В документе предлагаются предложения по решению этих проблем при разработке рекомендательных систем веб-масштаба.
Если вам нравится то, что вы читаете, пожалуйста, подпишитесь и порекомендуйте своим друзьям или поделитесь благодарностями в Твиттере! Буду рад услышать ваши предложения и рекомендации @deephunt_in или в комментариях ниже!
Первоначально опубликовано в Информационном бюллетене Deep Hunt.
