Марвин Ли Мински (Marvin Lee Minsky, 1927–2016) — американский учёный, один из основателей искусственного интеллекта (ИИ), когнитивный психолог, изобретатель и философ.
Линейная регрессия
Линейная регрессия — один из самых простых и популярных методов машинного обучения и статистики, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Несмотря на свою простоту, она остается важным инструментом в анализе данных, экономике, биологии и многих других областях.
Гермоген Сергеевич Поспелов
Гермоген Сергеевич Поспелов (1914—1998) — советский и российский учёный в области кибернетики, искусственного интеллекта (ИИ) и управления сложными системами. Его работы оказали значительное влияние на развитие ИИ в СССР и мире.
Владимир Леонидович Арлазаров
Владимир Леонидович Арлазаров (1939–2018) — советский и российский учёный в области искусственного интеллекта (ИИ), математик, специалист по программированию и компьютерным шахматам. Его работы оказали значительное влияние на развитие ИИ, особенно в области алгоритмов, эвристического поиска и игровых программ.
Марвин Ли Мински
Марвин Мински (1927–2016) — американский учёный, один из пионеров искусственного интеллекта (ИИ), сооснователь Лаборатории искусственного интеллекта MIT (1959) и лауреат премии Тьюринга (1969).
Семён Николаевич Корсаков
Семён Корсаков (1787–1853) — русский изобретатель и пионер в области механической обработки информации, один из первых, кто предложил идеи, предвосхитившие развитие искусственного интеллекта.
Scikit-learn, также известная как sklearn, — это библиотека машинного обучения и моделирования данных с открытым исходным кодом для Python.
OpenHands для разработки мощных и гибких ИИ-агентов
Это поддерживаемая сообществом платформа, предназначенная для разработки универсальных и специализированных ИИ-агентов, взаимодействующих с миром посредством программного обеспечения.
Объяснимый искусственный интеллект (XAI)
XAI может быть реализацией социального права на объяснение. Это может улучшить доверие пользователей к продукту или услуге, помогая им убедиться, что ИИ принимает правильные решения.
ChatGPT (часть 3)
Это краткое введение в модель машинного обучения, лежащую в основе популярного ChatGPT.
ChatGPT (часть 2)
Это краткое введение в модель машинного обучения, лежащую в основе популярного ChatGPT.
ChatGPT (часть 1)
Это краткое введение в модель машинного обучения, лежащую в основе популярного ChatGPT.
LightRAG: Генерация с поддержкой извлечения информации на основе графовых представлений
LightRAG устанавливает новый стандарт в системах RAG, объединяя мощь графовых структур с эффективными процессами поиска для предоставления подробных и содержательных ответов.
Облегченная модель распознования лиц
GhostFaceNets - модель обучения для биометрии, которая может быть развернута на устройствах с ограниченными ресурсами обработки.
Нобелевская премия по физике за работу над искусственным интеллектом
За какой вклад в области машинного обучения Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон удостоены Нобелевской премии по физике 2024 года
Оптимальное распределение задач между людьми и автономными агентами (роботами) с помощью ИИ
Правильно и эффективно выстроить систему распределения задач в команде с участием людей и автономных агентов (роботов) можно с помощью машинного обучения.
Радиочастотное обнаружение и идентификация БПЛА
Обеспечение возможности точного обнаружения и идентификации различных дронов имеет важное значение для наземных служб, с помощью машинного обучения эта задача вполне решаема.
Комбинированное применение беспилотников и искусственного интеллекта при стихийных бедствиях
Эффективно среагировать на стихийное бедствие является ключевым фактором предотвращения потерь человеческих жизней и минимизации экономического ущерба. И современные технологии БПЛА и искусственного интеллекта готовы это решать.
Марвин Ли Мински (Marvin Lee Minsky, 1927–2016) — американский учёный, один из основателей искусственного интеллекта (ИИ), когнитивный психолог, изобретатель и философ.
Гермоген Сергеевич Поспелов
Гермоген Сергеевич Поспелов (1914—1998) — советский и российский учёный в области кибернетики, искусственного интеллекта (ИИ) и управления сложными системами. Его работы оказали значительное влияние на развитие ИИ в СССР и мире.
Владимир Леонидович Арлазаров
Владимир Леонидович Арлазаров (1939–2018) — советский и российский учёный в области искусственного интеллекта (ИИ), математик, специалист по программированию и компьютерным шахматам. Его работы оказали значительное влияние на развитие ИИ, особенно в области алгоритмов, эвристического поиска и игровых программ.
Марвин Ли Мински
Марвин Мински (1927–2016) — американский учёный, один из пионеров искусственного интеллекта (ИИ), сооснователь Лаборатории искусственного интеллекта MIT (1959) и лауреат премии Тьюринга (1969).
Семён Николаевич Корсаков
Семён Корсаков (1787–1853) — русский изобретатель и пионер в области механической обработки информации, один из первых, кто предложил идеи, предвосхитившие развитие искусственного интеллекта.
Джон Маккарти
Джон Маккарти (4 сентября 1927 — 24 октября 2011) — американский учёный, стоявший у истоков искусственного интеллекта (ИИ). Именно он ввёл сам термин «искусственный интеллект» в 1956 году на знаменитой Дартмутской конференции, которая положила начало ИИ как научной дисциплине.
Модель ИИ для военного использования на базе языковой модели Meta
Китайские исследователи взяли открытую модель Llama от Meta и адаптировали её для нужд китайской армии, создав специализированный инструмент для разведки и оперативного управления.
Пишем глубоко проработанные статьи с помощью модели STORM
Для написания качественных и хорошо организованных статей/публикаций, можно использовать подход, основанный на использовании больших языковых моделей (LLM).
Обучение летчика в имитационной среде воздушного боя
Обучение воздушному бою с помощью ИИ, используя виртуальную симуляцию, позволит летчикам сравнивать свои действия и обучаться
Обзор алгоритмов для профилактического обслуживания авиационной техники
Анализ исследований в области применения методов машинного обучения для решения задач в профилактическом обслуживании техники показал доминирующую роль Китая и США в данном направлении, а также возрастающем внимании правительств, организаций и объединений.
Комплексное управление качеством с использованием искусственного интеллекта
Интеллектуальное производство становится все более привлекательным для экономики, особенно в индустрии 4.0, где большинство промышленных операций должны выполняться роботами. Производственные системы становятся полностью интегрированы, и все производственные функции, включая контроль качества и управление, должны быть максимально интеллектуальными, чтобы работать с минимальным вмешательством человека.
Оцифровка и анализ документов
Поток документов, создаваемых каждый день в бизнесе и в обществе в целом, представляет собой огромную проблему. Информация из бесчисленного множества различных источников должна быть отсортирована, обработана и оценена.
Линейная регрессия — один из самых простых и популярных методов машинного обучения и статистики, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Несмотря на свою простоту, она остается важным инструментом в анализе данных, экономике, биологии и многих других областях.
Алгоритм ADAM (Adaptive Moment Estimation)
Алгоритм ADAM представляет собой эффективный метод стохастической оптимизации, широко используемый в глубоком обучении и машинном обучении.
Многослойный персептрон (MPL)
Многослойный персептрон означает многоуровневый классификатор. В отличие от других алгоритмов классификации, таких как опорные векторы или наивный байесовский классификатор, MLP полагается на базовую нейронную сеть для выполнения задачи классификации.
XGBoost оптимизированная распределенная библиотека повышения градиента
XGBoost — алгоритм машинного обучения, основанный на дереве поиска решений и использующий фреймворк градиентного бустинга. XGBoost обеспечивает параллельный бустинг, который быстро и точно решает многие проблемы науки о данных.
Библиотека градиентного бустинга CatBoost
Это библиотека градиентного бустинга, созданная Яндексом. Она использует небрежные (oblivious) деревья решений, чтобы вырастить сбалансированное дерево. Одни и те же функции используются для создания левых и правых разделений (split) на каждом уровне дерева.
Платформа повышения градиента (LightGBM)
LightGBM (Gradient Boosting Machine) представляет собой распределенную среду с открытым исходным кодом для повышения градиента машинного обучения, первоначально разработанную Microsoft. Он основан на алгоритмах дерева решений и используется для ранжирования, классификации и других задач машинного обучения.