Несколько интересных фактов, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом, из Интернета за последнюю неделю или около того:

  • Китай строит огромный исследовательский и бизнес-парк, ориентированный на искусственный интеллект. Поддерживаемый государством технологический парк стоимостью 2,1 миллиарда долларов является частью более широкой инициативы Китая, направленной на то, чтобы занять лидирующие позиции на развивающихся рынках. Ожидается, что в парке площадью 55 гектаров разместятся 400 предприятий и он будет приносить около 8 миллиардов долларов в год.
  • Стартап искусственного интеллекта Notch из Ричмонда, приобретенный Capital One. Через пятнадцать месяцев после того, как Capital One создала собственный Центр машинного обучения, компания, как сообщается, приобрела Notch, консалтинговую фирму по обработке данных и машинному обучению.
  • LG распространяет собственные инструменты для разработки ИИ по всей компании. Через несколько недель после того, как LG представила ThinQ, зонтичный бренд продуктов компании для умного дома, компания объявила о выпуске собственной платформы глубокого обучения под названием DeepThinQ, предназначенный для облегчения разработки технологий искусственного интеллекта на разных платформах внутри компании.
  • Google выпускает вытесняемые графические процессоры со скидкой 50 %. Выгружаемые графические процессоры хорошо работают с большими задачами машинного обучения и другими пакетными вычислительными задачами, и Google делает их дешевле для клиентов.
  • CEVA представляет новое семейство ИИ-процессоров, предназначенных для глубокого обучения на периферии. Как я упоминал ранее, в этом году я буду следить за аппаратными продуктами для ускорения ИИ. Новая линия CEVA — одно из таких предложений.
  • Новый набор инструментов оптимизации без производных для глубокого обучения.ZOOpt/ZOOjl – это интересный набор инструментов, который позволяет оптимизировать данные, которые являются непоследовательными или непостоянными, в то время как стандартные алгоритмы, такие как градиентный спуск, требуют дифференцируемости. потерпит неудачу.

Подпишитесь на нашу Информационную рассылку, чтобы еженедельно получать Bits & Bytes на свой почтовый ящик.

Первоначально опубликовано на сайте twimlai.com 10 января 2018 г.