Добро пожаловать на очередную увлекательную неделю разработок и ресурсов в области машинного обучения, представленных вам в форме AVBytes!
Основные моменты прошедшей недели: поисковая система Google для поиска наборов данных, инструменты перетаскивания Baidu для непрограммистов, невероятное использование нейронных сетей в здравоохранении в Массачусетском технологическом институте и другие ресурсы и статьи ниже!
Подпишитесь здесь, чтобы получать ежедневные статьи в формате AVBytes каждое утро прямо на ваш почтовый ящик!
- Google запускает поисковую систему для поиска наборов данных в Интернете: Google запустил поисковую систему, которая позволяет вам находить наборы данных, хранящиеся в тысячах репозиториев в Интернете! Служба под названием Поиск по набору данных все еще находится в бета-режиме, но она бесплатна и доступна для использования СЕЙЧАС.
- « Эй, BMW, включи музыку , блестящий пример использования машинного обучения в транспортных средствах»: вслед за Google Assistant, Amazon Alexa и Apple Siri, автомобили BMW теперь будут иметь в- встроенные цифровые помощники. Используя методы машинного обучения, такие как распознавание речи и голоса, помощник AI может выполнять целый ряд задач и даже со временем адаптироваться к вашим вкусам!
- Baidu Release EZDL, автоматизированный инструмент машинного обучения для непрограммистов: если вы не программист или не очень хорошо в нем разбираетесь, EZDL - это инструмент для вас! Это инструмент autoML, разработанный и выпущенный Baidu, для создания моделей требуется всего 4 шага! С помощью службы перетаскивания EZDL стремится демократизировать машинное обучение. попробуйте прямо сейчас!
- Нейронная сеть Массачусетского технологического института использует текст и звук для анализа настроений в здравоохранении: Вы использовали нейронные сети для анализа настроений? Исследователи из Массачусетского технологического института построили модель NN, которая использует последовательное моделирование аудиозаписей и текста в блестящем случае использования в здравоохранении. Мы расскажем о технике, использованной в этой статье.
- Классификация и расшифровка исторических текстов и изображений с помощью CNN: Было проведено несколько значительных исследований по расшифровке древней письменности с использованием машинного обучения, но как насчет граффити? В этом последнем исследовании для раскрытия исторических тайн используются такие методы, как CNN и полиномиальная логистическая регрессия. Посмотрите, как работает алгоритм внутри. Действительно отличный вариант использования ML!
Вышеуказанные AVBytes были опубликованы с 3 по 9 сентября 2018 г.
