- ONNX Среда выполнения для вывода машинного обучения доступна в предварительной версии. Microsoft выпустила предварительную версию ONNX Runtime, высокопроизводительного механизма логического вывода для моделей Open Neural Network Exchange (ONNX). Он совместим с ONNX версии 1.2 и поставляется в пакетах Python, которые поддерживают как ЦП, так и ГП.
- Uber описывает новую платформу для быстрой разработки Python ML. Uber поделилась Michelangelo PyML, расширением своей платформы Michelangelo, обеспечивающим более быструю разработку и экспериментирование на основе контейнеров Docker.
- Нью-Йоркский университет и Facebook публикуют набор данных NLU на разных языках. Поскольку исследователи стремятся увеличить количество языков, которые могут понимать системы NLU, сбор и аннотирование данных на каждом языке является узким местом. Один из вариантов — обучить модель на данных на одном языке, а затем протестировать эту модель на других языках. Набор данных Cross-Lingual Natural Language Inference (XNLI) продвигает этот подход, предоставляя эти тестовые данные на языках.
- Малонг исследователи разрабатывают методику обучения глубоких нейронных сетей. В этой новой статье Малонг представляет CurriculumNet, стратегию обучения, использующую обучение по учебной программе для повышения производительности при одновременном снижении шума при работе с большими наборами данных. Код теперь доступен и на GitHub.
- Facebook запускает платформу обучения с подкреплением Horizon. У Facebook есть Горизонт с открытым исходным кодом, сквозная платформа прикладного обучения с подкреплением. В отличие от других платформ RL с открытым исходным кодом, ориентированных на игровой процесс, Horizon ориентирована на реальные приложения и используется в Facebook для оптимизации уведомлений, видеопотоков и предложений чат-ботов.
- Google запускает AdaNet для объединения алгоритмов с AutoML. Google запустила AdaNet, инструмент с открытым исходным кодом для автоматического создания высококачественных моделей на основе поиска нейронной архитектуры и ансамблевого обучения. Пользователи могут добавлять свои собственные определения моделей в AdaNet с помощью высокоуровневых API-интерфейсов TensorFlow.
Доллары и смысл
- People.ai объявила, что привлекла 30 млн долларов США в рамках финансирования Серии B под руководством Андреессена Горовица.
- DataRobot, бостонская компания, занимающаяся автоматизированным машинным обучением, привлекла 100 млн долларов США в рамках серии финансирования D.
- Syntiant Corp, базирующаяся в Ирвине компания по производству полупроводников для искусственного интеллекта, привлекла 25 млн долларов США в рамках финансирования серии B под руководством M12, венчурного подразделения Microsoft.
- Oracle объявила о приобретении поставщика решений для управления данными и искусственного интеллекта DataFox.
- eSentire приобрела базирующуюся в Сиэтле компанию по кибербезопасности AI Versive (ранее Context Relevant)
- AppZen, поставщик решений для аудита ИИ, объявил о финансировании в размере 35 млн долларов под руководством Lightspeed Venture Partners.
- Компания Validere, которая предоставляет платформу искусственного интеллекта и Интернета вещей для нефтегазовой отрасли, привлекла начальное финансирование в размере 7 млн долларов США.
- Esperanto Technologies, производитель оборудования, специализирующийся на энергоэффективных системах для искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, закрыл финансирование серии B на сумму 58 млн долларов.
- Conversica, предлагающая продукты искусственного интеллекта для продаж и маркетинга, объявила, что получила финансирование серии C в размере 31 миллиона долларов.
Подпишитесь на нашу Информационную рассылку, чтобы еженедельно получать Bits & Bytes на свой почтовый ящик.
Первоначально опубликовано на twimlai.com 9 ноября 2018 г.
