Время машинного обучения: подъем машинного обучения в 2015 году

Вот список достижений в области машинного обучения и искусственного интеллекта, произошедших в 2015 году:

январь 2015 г.

Torch, библиотека с открытым исходным кодом, существующая с 2002 года, содержит структуру для построения и обучения нейронных сетей. Facebook делает несколько модулей доступными через Torch, в том числе один со слоем сверточной нейронной сети с сильно настроенными ядрами и многим другим.

GraphLab — это проект с открытым исходным кодом, призванный помочь машинам анализировать графики, то есть онлайн-отношения между людьми и вещами, которые они используют в сети. GraphLab, теперь Dato, запустила свой первый коммерческий продукт. В январе компания получила дополнительное финансирование в размере 18,5 млн долларов.

ИИ сейчас на пике популярности. Более 170 стартапов присоединились к ИИ. Стартапы, стекающиеся в поле, сталкиваются с серьезной конкуренцией.Самые большие успехи в области искусственного интеллекта достигаются внутри крупных технологических групп, таких как Google, IBM и Facebook, которые вложили значительные средства в эту область.

февраль 2015 г.

Эта компьютерная программа основана на человеческом мозге и научилась играть в 49 классических игр Atari. Этого успеха добились исследователи из Google DeepMind. В 2014 году Google приобрела DeepMind Technologies за 400 миллионов фунтов стерлингов.

Машинное обучение Azure основано на возможностях машинного обучения, которые уже доступны в нескольких продуктах Microsoft, включая Xbox и Bing. Он поддерживает R, Python, Hadoop, Spark и многое другое. Настоящая сила этой платформы — возможность создавать API и очень быстро начинать обработку данных.

Искусственный интеллект помог Форду решить проблему планирования тренировок для растущего числа людей в рамках трехлетней программы для новых сотрудников, только что окончивших колледж. Это приложение было создано с использованием около 10 000 строк кода, затраченных на программирование около 20 часов и венгерского алгоритма.

март 2015 г.

После многих лет исследований глубокое обучение с использованием нейронных сетей применяется для виртуального скрининга наркотиков, который пытается заменить или дополнить высокопроизводительный процесс скрининга с использованием вычислительных методов. Они использовали в общей сложности 37,8 млн точек данных для более чем 200 различных биологических процессов.

PayPal использует подход чемпионов и претендентов, чтобы решить, на какие модели обнаружения мошенничества следует полагаться больше всего, и глубокое обучение очень близко к тому, чтобы стать чемпионом. Как только модели обнаруживают возможное мошенничество, человеческие «детективы» могут приступить к работе, оценивая, что реально, а что нет, и что делать дальше.

Microsoft встроила в Кортану систему «болтовни», которая позволяет ей петь песни и имитировать. Машинное обучение делает Кортану достаточно умной, чтобы шутить и предсказывать спортивные матчи, а также сообщать вам, когда пораньше уйти на встречу из-за плохой пробки.

Google заключила сделку с компанией Johnson and Johnson, занимающейся здравоохранением, на разработку хирургических роботов, использующих искусственный интеллект. Роботы будут помогать хирургам в минимально инвазивных операциях, предоставляя операторам больший контроль и точность, чем это возможно вручную, и сводя к минимуму ущерб пациенту.

Facebook разработал простой тест, который может помочь определить уровень интеллекта программного обеспечения искусственного интеллекта. Этот тест включает в себя 20 заданий, которые постепенно усложняются. Любой потенциальный искусственный интеллект (ИИ) должен пройти их все, если он когда-либо хочет развить настоящий интеллект.

апрель 2015 г.

Эта услуга была запущена для разработчиков всех уровней квалификации для использования технологии машинного обучения. Когда ваши модели готовы, Amazon Machine Learning упрощает получение прогнозов для вашего приложения с помощью простых API.

PayPal использует три типа алгоритмов машинного обучения для управления рисками: линейный, нейронная сеть и глубокое обучение. Опыт PayPal показал, что во многих случаях наиболее эффективным подходом является использование всех трех одновременно.

Исследователи из Yahoo Labs в Барселоне и Калифорнии изучили модели поведения в базе данных из 16 миллиардов электронных писем, которыми обменивались два миллиона человек в течение нескольких месяцев.

май 2015 г.

Google представила новую функцию на конференции I/O 2015, которая позволяет личному помощнику Android анализировать все, что происходит на экране, и автоматически выполнять соответствующие действия.

Интел не остался в стороне. Intel разработала свои чипы E7 для быстро меняющегося рынка серверов, где такие компании, как Google, Facebook и Amazon, пересмотрели дизайн центров обработки данных. Компании утверждают, что новые чипы в шесть раз быстрее в ведущих корпоративных приложениях.

июнь 2015 г.

Airbnb придерживается убеждения, что партнерство людей с машиной в симбиозе превосходит возможности людей или машин в одиночку. Этот пакет имеет представление функций, основанное на бережливости, разработанное с нуля, чтобы быть удобным для человека.

SethBling создала бота MarI/O, который автоматически учится играть в Super Mario World. В нем использовались нейронные сети, которые развиваются с помощью генетического алгоритма.

Amazon запустила новую систему машинного обучения, которая понимает, какие обзоры могут быть наиболее полезными, и выводит их на первое место. Искусственный интеллект обычно предпочитает отзывы, которые были свежими, получили много голосов или поступили от проверенных покупателей.

Twitter заявил, что компания будет использовать технологию Whetlab в качестве внутренней службы для ускорения текущих усилий Twitter по машинному обучению с упором на глубокое обучение и искусственный интеллект.

июль 2015 г.

Microsoft проявляет интерес к найму людей, которые могут научить компьютеры выполнять машинное обучение, которое со временем может сделать программное обеспечение более интеллектуальным. Чиновник сказал: «Машинное обучение оказалось настолько полезным, что создало проблему спроса и предложения: просто не хватает людей с опытом машинного обучения, чтобы выполнять все проекты, которые хотят предприятия и организации».

Используя искусственный интеллект, приложение Google Translate позволяет пользователям мгновенно переводить текст. Эта удобная функция была доступна в течение некоторого времени, но она была совместима только с семью языками. Теперь, благодаря машинному обучению, Google обновил приложение, чтобы мгновенно переводить на 27 языков.

Hitachi разработала систему «искусственного интеллекта», которая использует широкий спектр источников данных, таких как миллионы новостных статей, и может дать обоснованный ответ на самые острые темы. В настоящее время система имеет доступ к 9,7 миллионам новостных статей и отчетов, проиндексированных с помощью того, что она описывает как сеть из 250 миллионов корреляций.

август 2015 г.

Paypal использует современное машинное обучение и статистические модели, чтобы заранее выявлять мошеннические действия. Для фильтрации транзакций используются более сложные алгоритмы. Он также использует методы глубокого обучения, которые помогают изучать сложные сильно различающиеся функции, которых нет в обучающих примерах.

Этот сервис доступен в регионе AWS Dublin. Ожидается, что доступность Amazon Machine Learning в этом регионе поможет устранить ограничения, которые могут быть связаны с расположением их данных, поскольку вся аналитика и прогнозы будут выполняться на основе данных, которые находятся в Европе и не покинут этот регион.

Hype Cycle показывает появление технологий, поддерживающих цифровой гуманизм. В нем представлены технологии, которые, по мнению Gartner, могут оказать существенное влияние. Машинное обучение впервые появилось в отчете Hype Cycle Report of Emerging Technologies за 2015 год. Он удерживает позицию на пике завышенных ожиданий на кривой.

сентябрь 2015 г.

Apple активизировала свои усилия по набору сотрудников, занимающихся искусственным интеллектом и машинным обучением. Apple стремится бросить вызов лидерству Google в таких функциях, как Google Now, которые учатся предвидеть потребности пользователей смартфонов, что Apple начинает решать в iOS 9 с помощью своей новой функции «Proactive».

Проект LinkedIn FeatureFu — это новый набор инструментов с открытым исходным кодом, разработанный для обеспечения творческой и гибкой разработки функций для большинства задач машинного обучения, таких как статистическое моделирование (классификация, кластеризация и регрессия) и механизмы принятия решений на основе правил.

Twitter пытается дополнить некоторых своих инженеров по машинному обучению реальными машинами. Теория заключается в том, что вместо того, чтобы инженер тратил недели или месяцы на то, чтобы система обнаружения спама или алгоритм актуальных тем работали как можно лучше, алгоритм мог бы сделать большую часть этой тяжелой работы.

Октябрь 2015 г.

Perceptio — это стартап, ориентированный на внедрение передового искусственного интеллекта для классификации изображений в смартфоны за счет сокращения накладных расходов на данные, которые обычно требуются для традиционных методов. Он специализируется на глубоком обучении — области машинного обучения, которая опирается на обработку на основе шаблонов для анализа и категоризации входных данных.

Hitachi разработала технологию, которая использует различные источники данных, которые могут повлиять на преступность, включая погодные условия, близость к школам и станциям метро, ​​вызовы службы экстренной помощи 911, датчики выстрелов, перемещения населения и, конечно же, предыдущую статистику преступности. .

Новая технология автопилота Tesla постоянно учится и совершенствуется благодаря алгоритмам машинного обучения, беспроводному соединению автомобиля, а также подробным картографическим данным и данным датчиков, которые собирает Tesla. Автомобили Tesla в целом уже давно используют данные и беспроводные обновления программного обеспечения для улучшения своей работы.

Fractal Analytics приобрела Imagna Analytics, стартап в области искусственного интеллекта (ИИ), основанный Прашантом Варьером. Это второе приобретение Fractal в этом году, которое еще больше укрепит интеллектуальную собственность Fractal в области клиентской геномики.

RankBrain — это название Google для системы искусственного интеллекта с машинным обучением, которая используется для обработки результатов поиска. Это часть общего поискового «алгоритма» Google, компьютерной программы, которая используется для сортировки миллиардов известных ему страниц и поиска тех, которые считаются наиболее соответствующими конкретным запросам.

ноябрь 2015 г.

Toyota объявила о пятилетних исследованиях и разработках в области искусственного интеллекта стоимостью 1 миллиард долларов. Новые усилия Toyota также являются последним признаком смены караула в исследованиях фундаментальных технологий Силиконовой долины. Toyota планирует нанять 200 ученых для своего исследовательского центра искусственного интеллекта.

H2O — это платформа с открытым исходным кодом для специалистов по данным и разработчиков, которым нужен быстрый механизм машинного обучения для своих приложений. Недавно компания привлекла раунд финансирования серии B на сумму 20 миллионов долларов под руководством Paxion Capital Partners (новая фирма члена совета директоров GoPro Майкла Маркса) и существующих инвесторов Nexus Venture Partners и Transamerica.

Accenture открыла лабораторию искусственного интеллекта в Дублине, Ирландия, присоединившись к уже существующим лабораториям в Сан-Хосе, Калифорния; Арлингтон, Вирджиния; София Антиполис, Франция; Пекин, Китай; и Бангалор, Индия. Лаборатории будут сотрудничать с другими командами Accenture для создания более интеллектуальных инструментов и многого другого.

Facebook тестирует функцию искусственного интеллекта (ИИ), которая позволит ему отвечать на вопросы о фотографии, функция, призванная помочь слепым людям «видеть» изображения, загруженные в социальную сеть. Американский гигант прилагает все усилия для развития своих возможностей искусственного интеллекта — вместе с Apple и Google.