Про искусственный интеллект, большие данные и квантовые вычисления.
Все каналы проекта: https://t.me/devdigestplatform/163
Post #98
4.65K
Channel Public Channel
DE devdigest // data science
@d_science
- Subscribers
- 703
- Photos
- 47
- Videos
- 1
- Links
- 507
Showing posts older than #99 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #97
5
Forwarded from Machine Learning World (Andrey Nikishaev)
MIT invested $1Billion into the education by creating AI College
http://news.mit.edu/2018/mit-reshapes-itself-stephen-schwarzman-college-of-computing-1015
http://news.mit.edu/2018/mit-reshapes-itself-stephen-schwarzman-college-of-computing-1015
Post #96
1.86K
Будем время от времени публиковать вакансии для датасайентистов
https://www.pornhub.com/jobs/job/data-scientist-2/
https://www.pornhub.com/jobs/job/data-scientist-2/
devdigest // data science pinned «Мы обновили список наших рекомендаций: https://telegra.ph/CHto-v-internete-pochitat-2-10-15»
Post #93
3
Forwarded from devdigest // platform
Telegraph Что в интернете почитать 2 .NET ✈️ devdigest // netcore – телеграм канал посвящённый кроссплатформенной разработке под .NET Core 🚎 .NET Core Ukrainian User Group (Facebook Group) – сообщество разработчиков. Именно тут проходят все самые интересные дискуссии посвященные .NET Core… Post #92
4
Forwarded from addmeto
И еще немного про медицину (на самом деле нет): статья о том, что вам вовсе не обязательно сдавать свои данные ДНК, чтобы быть пойманым в случае преступления. Вообще анализируя ДНК с места преступления можно не только описать ваши базовые характеристики (примерную национальность, примерный рост, цвет волос и глаз) но и указать на ваших, пусть и дальних, родственников которые когда-то сдавали образцы своего ДНК.
И да, для того чтобы находить практически каждого преступника в стране, достаточно получить образцы ДНК у 1-2% населения. С одной стороны это страшно. А с другой - кажется это сейчас лучший способ для раскрытия действительно сложных преступлений. https://www.theverge.com/2018/10/11/17964862/family-dna-crime-search-golden-state-killer-forensics
The Verge The DNA technique that caught the Golden State Killer is more powerful than we thought A relatively small database could match the entire population И да, для того чтобы находить практически каждого преступника в стране, достаточно получить образцы ДНК у 1-2% населения. С одной стороны это страшно. А с другой - кажется это сейчас лучший способ для раскрытия действительно сложных преступлений. https://www.theverge.com/2018/10/11/17964862/family-dna-crime-search-golden-state-killer-forensics
Post #91
826
Post #90
974
Microsoft открыла исходный код проекта Infer.NET
https://siliconangle.com/2018/10/05/microsoft-open-sources-infer-net-homegrown-ai-engine-helps-power-azure/
SiliconANGLE Microsoft open-sources Infer.NET, an AI engine that helps power Azure cloud services Microsoft Corp. today open-sourced Infer.NET, an internally developed machine learning engine that it uses to power parts of Azure, Office 365 and the Xbox video game platform.The company has made https://siliconangle.com/2018/10/05/microsoft-open-sources-infer-net-homegrown-ai-engine-helps-power-azure/
Post #89
7
Forwarded from devdigest // platform
Наш канал devdigest//netcore (@dncuug) сегодня перешагнул отметку в 2000 подписчиков! Мы благодарны читателям и будем продолжать радовать вас информацией и инсайдами о .NET Core! Show must go on!
Post #88
1.1K
Post #87
1.2K
Немного искусственного интеллекта от Интел
https://software.intel.com/en-us/videos/ai-news-is-autonomous-driving-really-safe
Intel AI News | Is Autonomous Driving Really Safe? https://software.intel.com/en-us/videos/ai-news-is-autonomous-driving-really-safe
Post #86
1.19K
Post #85
4
Forwarded from Machine Learning World (Andrey Nikishaev)
Good tutorial on AutoGraph from TFDevSummit 2018 https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/autograph/examples/notebooks/dev_summit_2018_demo.ipynb
Google Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks Post #84
3
Forwarded from addmeto
Как-то на фоне новостей мало кто заметил замечательную работу (не новую, прошлогоднюю): людям, лежащим внутри аппарата фМРТ показывали картинки, и пытались по отклику мозга научить нейронную сеть восстанавливать изображение. Подобные опыты уже были, нынешний - первый с использованием нейронок.
Фактически, конечно, это ерунда, довольно далекая от практического применения, но есть и важные новые знания: например тот факт, что сигналы разных мозгов, когда им показывают одну и ту же картинку - разные, нельзя обучить одну нейронку и все. Важный вывод тут: вероятно нейронные связы в мозгу образуются по-разному у всех людей, в процессе “обучения” мозга. Даю ссылку на видео, в описании его есть ссылка на биоархив и исходные тексты если вам интересно. https://www.youtube.com/watch?v=jsp1KaM-avU
YouTube Deep image reconstruction: Natural images Reconstruction of visual images from human brain activity measured by fMRI
To reconstruct visual images, we first decoded (translated) measured brain activity patterns into deep neural network (DNN) features, then fed those decoded features to a reconstruction… Фактически, конечно, это ерунда, довольно далекая от практического применения, но есть и важные новые знания: например тот факт, что сигналы разных мозгов, когда им показывают одну и ту же картинку - разные, нельзя обучить одну нейронку и все. Важный вывод тут: вероятно нейронные связы в мозгу образуются по-разному у всех людей, в процессе “обучения” мозга. Даю ссылку на видео, в описании его есть ссылка на биоархив и исходные тексты если вам интересно. https://www.youtube.com/watch?v=jsp1KaM-avU
Post #83
964
Post #82
4
Forwarded from Quantum Quintum
Классная история про "битву" классических и квантовых алгоритмов. Есть такая задачка по подбору рекомендаций для пользователя на основании его профиля и общей базы пользователей (пример: какой фильм вам порекомендовать в Netflix). Задачка вычислительно емкая.
Несколько лет назад в работе Iordanis Kerenidis и Anupam Prakash, "Quantum Recommendation Systems", авторы показали, как получить экспоненциальное ускорение относительно существующих классических алгоритмов за счет использования квантового компьютера (работа теоретическая). Это был отличный пример алгоритма, показывающего, зачем нужен квантовый компьютер. И также это было отличной заявкой на иллюстрацию преимущества симбиоза машинного обучения и квантовых вычислений. Было только одно но: они не доказывали в работе, что классический алгоритм с сопостовимыми результатами не возможен.
В общем, Ewin Tang (University of Texas), вдохвовившись результами и логикой работы квантового компьютера, смог создать "классический" аналог, также с экспоненциальным ускорением. В целом, это отличная иллюстрация того, что одновременное изучение квантовых и классических алгоритмов может быть новые идеи даже для текущего поколения машин.
Новость: https://www.quantamagazine.org/teenager-finds-classical-alternative-to-quantum-recommendation-algorithm-20180731/
Публикация: https://arxiv.org/pdf/1807.04271.pdf
Несколько лет назад в работе Iordanis Kerenidis и Anupam Prakash, "Quantum Recommendation Systems", авторы показали, как получить экспоненциальное ускорение относительно существующих классических алгоритмов за счет использования квантового компьютера (работа теоретическая). Это был отличный пример алгоритма, показывающего, зачем нужен квантовый компьютер. И также это было отличной заявкой на иллюстрацию преимущества симбиоза машинного обучения и квантовых вычислений. Было только одно но: они не доказывали в работе, что классический алгоритм с сопостовимыми результатами не возможен.
В общем, Ewin Tang (University of Texas), вдохвовившись результами и логикой работы квантового компьютера, смог создать "классический" аналог, также с экспоненциальным ускорением. В целом, это отличная иллюстрация того, что одновременное изучение квантовых и классических алгоритмов может быть новые идеи даже для текущего поколения машин.
Новость: https://www.quantamagazine.org/teenager-finds-classical-alternative-to-quantum-recommendation-algorithm-20180731/
Публикация: https://arxiv.org/pdf/1807.04271.pdf
Post #81
1.08K
Post #80
1.26K
Post #79
8
Forwarded from Qubit (Quantum Daily)
Microsoft Quantum Katas («Квантовые ката») — серия туториалов для самостоятельного изучения. Каждый из них направлен на одновременное освоение квантовых вычислений и программирования на Q#. Все упражнения состоят из набора задач по определенной тематике квантовых вычислений, как простых, так и сложных. Каждая задача требует написания кода: для самых простых задач обычно требуется только одна строчка, а для сложных — крупный фрагмент. Тестирующая среда проверяет ответы, сразу же давая обратную связь.
https://habr.com/company/microsoft/blog/418659/
https://habr.com/company/microsoft/blog/418659/
Post #78
6
Forwarded from Чылік
