Блог

Дайджест, октябрь 2017

Технологические новости

  1. Власти Москвы подключили к видеонаблюдению систему распознавания лиц из FindFace: https://vc.ru/26877-vlasti-moskvy-podklyuchili-k-videonablyudeniyu-sistemu-raspoznavaniya-lic-iz-findface
  2. «Пробуждение» искусственного интеллекта в Китае: https://www.technologyreview.com/s/609038/chinas-ai-awakening/
  3. Созданная всего год назад нейронная сеть Wavenet для генерации голоса теперь используется в Google Assistant: https://deepmind.com/blog/wavenet-launches-google-assistant/
  4. «Ростелеком» обсуждает внедрение оплаты проезда в московском метро с помощью системы сканирования лица: http://tass.ru/ekonomika/4639654
  5. «Яндекс» запустил своего голосового помощника Алису: https://yandex.ru/blog/company/alisa
  6. CISCO использует машинное обучение для прогнозирования отказов сервисов: https://techcrunch.com/2017/10/17/cisco-using-ai-and-machine-learning-to-help-it-predict-failures/
  7. Нейронная сеть AlphaGo Zero улучшила мастерство игры в го, одержав 100 побед в 100 партиях у знаменитой нейронной сети AlphaGo Master, одержавшей победу над Ли Седолем в 2016 году: https://geektimes.ru/post/294603/
  8. Andrew Ng разрабатывает чат-бот для борьбы с депрессией: https://www.technologyreview.com/s/609142/andrew-ng-has-a-chatbot-that-can-help-with-depression/
  9. Wells Fargo разработала бота-аналитика AIERA на базе искусственного интеллекта, который отслеживает динамику роста и падения акций: https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-09-27/wells-fargo-research-analysts-invent-their-own-ai-replacement
  10. Материалы с прошедшей в октябре конференции SmartData 2017: https://habrahabr.ru/company/jugru/blog/340402/
  11. Amazon Web Services и Microsoft представили новый фреймворк для построения моделей глубокого обучения: https://techcrunch.com/2017/10/12/aws-and-microsoft-double-down-on-deep-learning-with-gluon-a-simplified-ml-model-builder/
  12. Вышло долгожданное обновление библиотеки для научных вычислений SciPy до версии 1.0: https://github.com/scipy/scipy/releases/tag/v1.0.0
 

«Нетехнологические» новости

  1. Стив Возняк выступил на Фестивале науки в МГУ: https://ria.ru/science/20171008/1506410603.html
  2. Моментальная реакция фондового рынка на «ошибочную новость», опубликованную Dow Jones о приобретении Apple компанией Google за 9 млрд долл. США: http://www.bbc.com/news/technology-41580858
  3. Отчет правительства Великобритании о влиянии искусственного интеллекта на экономику страны и рекомендации по дальнейшему развитию: https://www.gov.uk/government/publications/growing-the-artificial-intelligence-industry-in-the-uk/executive-summary
  4. Стратап Petuum, разрабатывающий платформу для создания приложений ML и DL, получил 93 млн долл. США в раунде B: https://venturebeat.com/2017/10/10/softbank-leads-93-million-round-in-petuums-ai-platform/
  5. Стартап Feedzai, разрабатывающий алгоритмы выявления случаев мошенничества при проведении платежей, в частности, для банков, привлек 50 млн долл. США в раунде С: https://techcrunch.com/2017/10/17/feedzai-closes-50m-series-c-to-help-banks-and-merchants-identify-fraud-with-ai/
  6. Razorthink представил первую платформу, автоматизирующую построение моделей глубокого обучения: https://globenewswire.com/news-release/2017/10/16/1148044/0/en/Razorthink-Delivers-First-Deep-Learning-Data-Science-Automation-Platform.html
  7. Борьба за специалистов по искусственному интеллекту приводит к значительному росту заработных плат: https://www.nytimes.com/2017/10/22/technology/artificial-intelligence-experts-salaries.html
  8. Samsung открывает лабораторию искусственного интеллекта в Монреале: https://webwire.com/ViewPressRel.asp?aId=214560
  9. «Яндекс» запустил специализацию по анализу больших данных на Coursera: https://rb.ru/news/yandex-coursera/
 

Интересные статьи

  1. Forbes: самый большой потенциал машинного обучения заключается в создании выручки компании: https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/10/23/machine-learnings-greatest-potential-is-driving-revenue-in-the-enterprise/#5cc0719741db
  2. Интервью с Константином Воронцовым про нейронные сети, цифровую экономику, adversarial learning и многое другое: https://postnauka.ru/talks/80077
  3. Как искусственный интеллект может изменить стратегию и бизнес-модель компании: https://hbr.org/2017/10/how-ai-will-change-strategy-a-thought-experiment
  4. Интерактивный эксперимент от Google, позволяющий понять, как устроен процесс обучения нейронных сетей: https://teachablemachine.withgoogle.com/
  5. Как машинное обучение помогает подбирать музыкальные композиции в Spotify: https://hackernoon.com/spotifys-discover-weekly-how-machine-learning-finds-your-new-music-19a41ab76efe
  6. Компьютер научили «оживлять» портреты: https://nplus1.ru/news/2017/10/10/bringing-portraits-to-life
  7. Почему использовать Jupyter Notebooks не очень разумная идея (по крайней мере для промышленных решений): https://owainkenwayucl.github.io/2017/10/03/WhyIDontLikeNotebooks.html
  8. Рассказ о решении, победившем в конкурсе по машинному обучению Instacart Martket Basket Analysis для прогнозирования будущих покупок посетителей магазина на основе истории их прошлых покупок: http://blog.kaggle.com/2017/09/21/instacart-market-basket-analysis-winners-interview-2nd-place-kazuki-onodera/
  9. Рассказ о решении, победившем в конкурсе по классификации спутниковых изображений Planet: Understanding the Amazon from Space: http://blog.kaggle.com/2017/10/17/planet-understanding-the-amazon-from-space-1st-place-winners-interview/
  10. Компания Google создала словарь терминов машинного обучения: https://developers.google.com/machine-learning/glossary
 

Визуализации

  1. Анализ использования решения Google Переводчик для различных языков — пример эффективного и функционального подхода к представлению данных: http://www.beautifulinenglish.com/
  2. Презентация нового инструмента визуализации данных от Adobe: проект Lincoln — то о чем думали все, но никто не делал: https://www.youtube.com/watch?v=lX1BBMyY1bc
  3. Полная галерея визуалиций, доступных в Python, с примерами кода: https://python-graph-gallery.com/
  4. Карта электростанций в США: https://www.carbonbrief.org/mapped-how-the-us-generates-electricity
  5. Результаты конференции по визуализации IEEE VIS 2017: https://eagereyes.org/blog/2017/ieee-vis-2017-best-papers-keynote-capstone
  6. Инфографика кандидатов, принявших участие в федеральных выборах в Германии: https://interaktiv.morgenpost.de/kandidaten-bundestagswahl-2017/
  7. Инфорграфика, демонстрирующая разнообразие персонала в новостных изданиях США: https://googletrends.github.io/asne/?view=0