Блог

Дайджест, январь 2018

Технологические новости

  1. Amazon Go открыл первый в мире магазин без кассиров: https://www.vedomosti.ru/business/galleries/2018/01/23/748643-magazin-bez-kass-amazon
  2. С помощью искусственного интеллекта можно будет читать и визуализировать чужие мысли: http://hitech.vesti.ru/article/738584/
  3. Facebook закрывает своего персонального помощника на основе искусственного интеллекта: https://www.theverge.com/2018/1/8/16856654/facebook-m-shutdown-bots-ai
  4. Компьютер превзошел людей в понимании прочитанного: https://nplus1.ru/news/2018/01/15/reading-ai
  5. Агроботы произведут революцию в сельском хозяйстве: https://hightech.fm/2018/01/12/ai-robots
  6. Andrew Ng привлек 175 млн. долларов в фонд создания и поддержки стартапов применяющих искусственный интеллект: https://techcrunch.com/2018/01/30/andrew-ng-officially-launches-his-175m-ai-fund/
  7. Nissan научит автомобили распознавать мысли водителя: https://nplus1.ru/news/2018/01/05/b2v
  8. MIT представляет Endor — поисковую систему для предиктивной аналитики: http://news.mit.edu/2017/endor-inventing-google-predictive-analytics-1220
  9. Google запускает сервис AutoML, позволяющий создавать модели машинного обучения без написания кода: https://techcrunch.com/2018/01/17/googles-automl-lets-you-train-custom-machine-learning-models-without-having-to-code/
  10. Facebook разместил для свободного использования платформу Detectron для распознавания и классифицирования объектов на фотографиях: https://research.fb.com/facebook-open-sources-detectron/
  11. IBM использует искусственный интеллект для обнаружения психических расстройств по записям интервью с пациентами: https://www.ibm.com/blogs/research/2018/01/ai-words-portend-future/
  12. Twitter будет использовать машинное обучение для распознавания необходимых фрагментов фотографий и работы с ними: https://www.theverge.com/2018/1/25/16931632/twitter-machine-learning-auto-image-cropping
  13. Модный бренд Tommy Hilfiger совместно с IBM разрабатывает новую коллекцию одежды с помощью искусственного интеллекта: https://www.forbes.com/sites/rachelarthur/2018/01/15/ai-ibm-tommy-hilfiger/
 

«Нетехнологические» новости

  1. Telegram создаст собственную криптовалюту: https://techcrunch.com/2018/01/08/telegram-open-network/
  2. Dropbox проведет IPO в 2018 году: https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-01-11/dropbox-is-said-to-file-confidentially-for-initial-offering
  3. Компания Virgin Hyperloop One под руководством Ричарда Бренсона, разрабатывающая скоростной поезд в вакуумном тоннеле, проводит тестовые испытания в Неваде: https://www.wired.com/story/virgin-hyperloop-one-engineering/
 

Интересные статьи

  1. Профессор «Сколтеха» Евгений Бурнаев о том, как применять машинное обучение в бизнесе: https://vc.ru/30924-mashinnoe-obuchenie-menyaet-zhizn-no-my-etogo-ne-zamechaem-privykli
  2. Кто такой Data Scientist глазами работодателя: https://habrahabr.ru/company/netologyru/blog/347062/
  3. Главные итоги 2017 года в области искусственного интеллекта: http://www.wildml.com/2017/12/ai-and-deep-learning-in-2017-a-year-in-review/
  4. 30 лучших проектов, связанных с машинным обучением, за 2017 год: https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac7
  5. Не опоздать на революцию: нужен ли вашей компании робот? http://www.forbes.ru/tehnologii/355657-ne-opozdat-na-revolyuciyu-nuzhen-li-vashey-kompanii-robot
  6. Автоматическое построение учебного плана в обратном порядке в рамках обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): http://bair.berkeley.edu/blog/2017/12/20/reverse-curriculum/
  7. Интерпретация прогнозов моделей black box с помощью Python-библиотеки LIME: https://www.oreilly.com/learning/introduction-to-local-interpretable-model-agnostic-explanations-lime
  8. RayPython-библиотека распределенных вычислений алгоритмов искусственного интеллекта и оптимизации гиперпараметров моделей: http://bair.berkeley.edu/blog/2018/01/09/ray/
  9. Исследователи из Google представили способ построения интерпретируемой модели дерева решений, обладающей высоким качеством, на основе обученной модели нейронной сети: https://arxiv.org/abs/1711.09784
  10. Краткое введение в генеративные нейронные сети GAN: http://blog.kaggle.com/2018/01/18/an-intuitive-introduction-to-generative-adversarial-networks/
  11. Как решить 90% всех задач в рамках работы с текстом с помощью машинного обучения: https://blog.insightdatascience.com/how-to-solve-90-of-nlp-problems-a-step-by-step-guide-fda605278e4e
  12. Интересный подход к отбору признаков, в основе которого лежит ядерная функция: http://bair.berkeley.edu/blog/2018/01/23/kernels/
  13. Введение в ансамблирование моделей машинного обучения на Python: https://www.dataquest.io/blog/introduction-to-ensembles/
 

Визуализации

  1. Визуализация нелинейного подхода к изложению событий на примере известных фильмов: http://storycurve.namwkim.org/
  2. Как изменилась жизнь за 60 лет в Великобритании — проверь свои догадки: http://www.bbc.com/news/uk-41685693#
  3. Различия в освещении новостей крупнейшими американскими агентствами: https://pudding.cool/2018/01/chyrons/
  4. Лучшие визуальные эссе 2017 года по мнению интернет-журнала ThePudding: https://pudding.cool/process/pudding-awards-2017/
  5. Наиболее популярные пароли: https://informationisbeautiful.net/visualizations/top-500-passwords-visualized/
  6. Что мы любим, а что ненавидим: https://pudding.cool/2017/12/hater/
  7. Очередная версия визуализации алгоритмов сортировки: https://imgur.com/gallery/GD5gi
  8. Построение карьерного пути от текущей работы к работе мечты: http://flowingdata.com/2017/11/28/career-paths/
  9. Музыкальные шестиугольники от Васко Астуриано: https://bl.ocks.org/vasturiano/e70e14483fe01eb0a3ea7d1d46a30571