APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

Новости

#машинное_обучение

Клод Шеннон, математик и уроженец Гейлорда, стал основоположником теории информации, что легло в основу работы интернета и компьютеров. Его имя стало символом для AI-модели Claude от компании Anthropic.
Финляндия запускает амбициозный проект по созданию национальной системы искусственного интеллекта в здравоохранении, направленный на предсказание рисков заболеваний у граждан. Это часть стратегии по восстановлению промышленности страны.
Northumbrian Water и Softwire получили £1.6 млн на разработку системы умных сигналов, которая позволит быстрее реагировать на утечки и аварии в водоснабжении.
Разработчик создал ИИ-агента PILA, который обучается играть в гоночную игру PolyTrack, наблюдая за действиями человека и используя методы имитационного обучения.
PG&E предупреждает, что Калифорния только начинает сезон лесных пожаров, и риски будут расти в течение лета и осени. Компания активно использует машинное обучение и расширенные метеорологические данные для прогнозирования и предотвращения возгораний.
Исследователи из Университета Массачусетса разработали модель, которая предсказывает пробелы в расписании операций, что может значительно повысить эффективность работы операционных залов и снизить затраты.
Google представил OpenRL — экспериментальный API для дообучения больших языковых моделей (LLM), который можно развернуть на собственных кластерах Kubernetes. Этот проект упрощает работу с инфраструктурой и позволяет командам сосредоточиться на исследовательских задачах.
Ученые из Университета Ватерлоо разработали новый алгоритм RNovA, который может значительно улучшить понимание рака и других серьезных заболеваний, выявляя изменения в белках человеческих клеток.
Разработка технологии автономного полета для ройных дронов становится реальностью благодаря усилиям разработчиков MobilityLab.
Студенты инженерных специальностей получили практический опыт в области машинного обучения в рамках летней программы, организованной в Университете Пенсильвании.
Ученые из Университета Юты разработали новый метод на основе квантовой механики, который улучшает выбор лечения для пациентов с нейробластомой, используя алгоритмы машинного обучения для анализа молекулярных данных.
Статья рассматривает угрозу отравления данных в машинном обучении, описывая методы атак и способы их обнаружения. Обсуждаются реальные примеры, а также рекомендации по защите ML-пайплайнов.
Написать нам