Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
#анализ данных
Коллектив исследователей из T-Bank, МФТИ и МИСИС разработал новый подход к обучению ансамблей нейронных сетей, заставляющий каждую модель в группе смотреть на проблему под своим уникальным углом. Этот метод, названный Saliency-Diversified Deep Ensembles (SDDE), позволяет не просто повысить точность работы искусственного интеллекта, но и научить его лучше распознавать ситуации, с которыми он ранее не сталкивался. В результате ансамбль становится умнее, точнее и осторожнее при столкновении с неизвестными данными, что открывает новые горизонты для создания более надежных и безопасных ИИ-систем.
Немецкие физики задались вопросом: как формируются наши ожидания от дальнейшего развития музыкального произведения на основе последовательностей, которые мы слышим? Считается, что музыкальный смысл и эмоциональное восприятие возникают в результате взаимодействия самого предвкушения и воплощения того, что ожидалось. Проверить это ученые решили с помощью современных методов науки о данных, рассматривая музыку как коррелированный динамический процесс.
Зачем искусственному интеллекту миллионы синтетических «камней», как создать виртуального врача и при чем здесь «метод Монте-Карло»? Об этом и многом другом рассказал научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, директор департамента цифровой трансформации в компании BetBoom Юрий Чайников.
Исследователи из Сколтеха и Института искусственного интеллекта AIRI представили метод визуализации, который в отличие от существующих аналогов делает сложные биомедицинские, финансовые и иные данные доступными человеку с сохранением многомерной структуры датасета. Потеря этой так называемой топологии датасета не позволяет делать полезные выводы из данных, будь то раковые гены, поведение потребителей или что-то еще.
В современном мире, где технологии развиваются с невероятной скоростью, все больше внимания уделяется анализу и обработке звуков. Звуки окружающей среды могут помочь нам лучше понять и адаптироваться к различным ситуациям, особенно в контексте автономных транспортных средств и систем безопасности. Ученые МТУСИ разработали DataSet с звуковыми паттернами дороги.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии