Привет, читатель! Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок — собрал все наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта за июль. Не забудьте поделиться с коллегами, или просто с теми, кому интересны такие новости.
Для тех, кто не читал дайджест за июнь, можете прочесть его здесь.
Итак, теперь собственно июльский дайджест.
1. ВКонтакте опубликовали библиотеку для предобработки текстовых данных. YouTokenToMe — это библиотека для предобработки текстовых данных. Инструмент работает в 7-10 раз быстрее аналогов для текстов на алфавитных языках и в 40-50 на иероглифических языках. Библиотека была разработана исследователями из ВКонтакте. > Подробнее
2. Данные о россиянах разрешат использовать без их ведома. Поправки к закону «О персональных данных» представил правительству вице-спикер Совета Федерации Андрей Турчак. Из них следует, что обладатель данных будет обязан обезличить их так, чтобы раскрыть человека не помогла никакая дополнительная информация.
> Подробнее
3. Исследователи из Stanford обучили нейросеть, которая после просмотра обучающего видео воспроизводит последовательность действий для достижения цели.
> Подробнее
4. Виртуализация на основе искусственного интеллекта демистифицирует науку о данных с помощью виртуальной реальности.
> Подробнее
5. Кто и как использует технологии распознавания лиц в России. Эксперты говорят о существенном смещении фокуса применения технологии face recognition с государственного на коммерческий сектор в последние годы.
> Подробнее
6. Спутник NASA, ищущий планету, обнаружила три новых мира, которые вращаются вокруг ближайшей карликовой звезды, которая меньше и холоднее нашего Солнца. Планеты в целом интересны для исследователей, потому что все они имеют размер от 1,5 до 2х раз больше размера Земли.
> Подробнее
7. Обновлённая карта искусственного интеллекта от Rusbase. На карте представлены компании-разработчики ИИ-продуктов из шести сегментов: Предиктивная аналитика и интеллектуальный анализ данных; Обработка естественного языка; Компьютерное зрение; Речевые технологии Биометрия; Инструменты для создания ИИ.
> Подробнее
8. Нейронная сеть научилась находить спойлеры и помечать спойл-рецензии и контент еще до того, как появится возможность всё прочитать.
> Подробнее
9. В итальянской дизайн-студии Ultravioletto разработали зеркало Neural Mirror, которое превращает человека во множество информационных точек – так видят нас глобальные корпорации.
> Подробнее
10. Нейроморфные вычисления — это подход к эффективному решению сложных проблем обучения и познания, таких как человеческий мозг, с использованием электроники. Чтобы эффективно реализовать функциональность биологических нейронов, используются наноустройства и их реализации в цепях.
> Подробнее
11. DeepEyedentification: идентификация людей на основе микро движений глаз. Прошлые исследования когнитивной психологии показывают, что движения глаз могут существенно отличаться от одного человека к другому.
> Подробнее
12. Исследователи из Flatiron Institute разработали 3D-симуляцию Вселенной на основе нейросетей. Симулятор поможет астрофизикам исследовать результаты влияния факторов на развитие космоса. D3M выучивается предсказывать космическую структуру нелинейно и более точно, чем базовая модель 2LPT. Исследователи опубликовали код и данные в репозитории на GitHub.
> Подробнее
13. Платформа Adobe Customer Experience Platform предоставляет место для обработки всех данных, которые в конечном итоге станут основой для приложений взаимодействия с клиентами в Adobe Experience Cloud.
> Подробнее
14. Neuralink от Elon Musk, начнет оснащать человеческий мозг «нитями», начиная уже со следующего года.
> Подробнее
15. В Китае искусственный интеллект узнает собак по отпечаткам носа. Новая программа Megvii способна узнавать собак по отпечаткам носа – они так же уникальны, как отпечатки пальцев людей. Пользователи приложения Megvii могут зарегистрировать своего питомца, просто отсканировав его нос с помощью камеры смартфона.
> Подробнее
16. Надежный нейронный машинный перевод. В последние годы нейронный машинный перевод (NMT) с использованием моделей Transformer достиг огромного успеха. Основанные на глубоких нейронных сетях, модели NMT обычно проходят сквозное обучение на очень больших параллельных корпусах (текстовые пары ввода/вывода) полностью на основе данных и без необходимости навязывать явные правила языка.
> Подробнее
17. Parrotron: новые исследования по улучшению вербальной коммуникации для людей с нарушениями речи. Большинство людей считают само собой разумеющимся, что когда они говорят, их услышат и поймут. Но для миллионов людей, которые живут с нарушениями речи, вызванными физическими или неврологическими условиями, попытка общаться с другими людьми может быть трудной и привести к разочарованию.
К сожалению, не доступен сервер mySQL