Friday, October 22, 2021

Thursday, October 21, 2021

Нейронные сети с самых основ

Классно сделанный интерактивный учебник по нейронным сетям

Анализ логов

LogMine - извлечение шаблонов из логов

P.S. и интересная дискуссия со ссылками на другие продукты на YC

P.P.S. См. также другие публикации, посвященные анализу логов

Tuesday, October 19, 2021

Почему - по версии Netflix

Вычислительные причинно-следственные выводы - как это понимает Netflix. Вот исходная статья, представляющая программый инструмент для анализа каузальности

см. также другие публикации, посвященные каузальности

Think different

Будущее ИИ - не в новых моделях, а в новом (ином) использовании существующих

Sunday, October 17, 2021

Обогащение данных

Об одном подходе к улучшению качества данных. Имея изначально небольшой набор изображений для обучения, автор искусственно создавал изображения, проверял модель на них и добавлял к исходноиму набору данных нераспознанные изображения с правильными, вручную проставленными метками. Фактически - состязательная тренировка для улучшения качества данных.

Saturday, October 16, 2021

Наше общее детство прошло на одних букварях

Атаки на система машинного обучения позволяют, в частности, выяснить - а был ли интересующий нас объект в тренировочном наборе? То есть по результатам работы системы можно оценить тренировочный набор данных. Вот пример такой атаки, которая называется Identity Membership Attack. Волшебная технология ...

Открытая наука, том 9, номер 10

Очередной номер журнала INJOIT появился на сайте Киберленинка. В этом номере опубликована, в частности, первая статья из нашего нового цикла работ, посвященного устойчивому машинному обучению.

Это том 9, номер 10 за 2021 год. По данным elibrary.ru, журнал INJOIT занимает второе место в разделе Кибернетика и второе в разделе Автоматика и вычислительная техника

/via Лаборатория ОИТ

См. также другие публикации по теме adversarial, посвященные устойчивому машинному обучению

Thursday, October 14, 2021

State of AI

Еще один отчет по Искусственному интеллекту: AI 2021. Интересен весьма глубокой технической экспертизой. Авторы - из мира венчурного капитала. То есть за выводы им отвечать своими деньгами.

Ключевые темы отчета за 2021 год включают:

ИИ развивается более конкретными способами, в том числе применяется в критически важной инфраструктуре, такой как национальные электрические сети, и в автоматизированной оптимизации складских помещений в супермаркетах во время пандемий.

Подходы, ориентированные на ИИ, взяли штурмом биологию благодаря более быстрому моделированию клеточных механизмов человека (белков и РНК). Это может изменить открытие новых лекарств и здравоохранение.

Трансформеры появились как архитектура общего назначения для машинного обучения, превзойдя современные достижения во многих областях, включая НЛП, компьютерное зрение и даже предсказание структуры белков.

Инвесторы обратили на ИИ внимание: рекордное финансирование в этом году стартапов в области ИИ и два первых в истории IPO компаний, занимающихся открытием новых лекарств, а также блокбастерные IPO для компаний, занимающихся инфраструктурой данных и кибербезопасностью, которые помогают предприятиям переоснащаться для перехода на эру ИИ.

Недостаточные ресурсы усилий по согласованию ИИ со стороны ключевых организаций, которые продвигают ИИ в целом, а также озабоченность по поводу наборов данных, используемых для обучения моделей ИИ, и предвзятость в контрольных показателях оценки моделей поднимают важные вопросы о том, как лучше всего отображать прогресс ИИ.

ИИ теперь представляет собой настоящую гонку вооружений, а не фигуральную форму. Исследователи ИИ традиционно рассматривали гонку вооружений ИИ как образную - имитированные воздушные бои между конкурирующими системами ИИ, проводимые в лабораториях, - но это меняется с сообщениями о недавнем использовании автономного оружия различными вооруженными силами.

В рамках соперничества между США и Китаем примечателен рост качества исследований и подготовки талантов Китая, при этом китайские институты теперь опережают наиболее известные западные. Зависимость мира от полупроводниковой промышленности Тайваня, которая производит микросхемы искусственного интеллекта для глобальных технологических гигантов, является центральной точкой геополитической напряженности.

Как и в случае с другими аспектами так называемого «фрагментированного интернета», происходит появление и национализация крупных языковых моделей.

См. также публикации про альманах искусственного интеллекта

Монография по Байесовской оптимизации

Книга в открытом доступе: Bayesian Optimization Book

См. также другие публикации по теме Байес

Saturday, October 09, 2021

Всех не просканируешь

Использование GAN для медицинских изображений. Для машинного обучения нужны данные (изображения), собирать трудно и дорого. Остается делать их самим.

Monday, October 04, 2021

Устойчивое машинное обучение

Академические и индустриальные проекты, посвященные устойчивому машинному обучению. Обзорная статья.

См. также другие публикации по теме adversarial, посвященные устойчивому машинному обучению

Реальный ИИ

Про искусственный интеллект: "Несмотря на утверждения об обратном, у беспилотных автомобилей в настоящее время больше аварий, чем у автомобилей, управляемых людьми, но травмы менее серьезные. В среднем происходит 9,1 ДТП с участием беспилотных автомобилей на миллион пройденных километров, в то время как такой же показатель составляет 4,1 ДТП на миллион миль для обычных транспортных средств."

Отсюда

См. также предыдущую публикацию по этой теме

Sunday, October 03, 2021

О нейронных сетях на графах

Пара статей:

1. Обзор GNN

2. О кодировке графов

См. также другие публикации, посвященные GNN

Печальная реальность

Реальное состояние систем искусственного интеллекта - без человека пока никак. Или это должны быть системы с низкой ценой ошибки.

Saturday, October 02, 2021

"Жидкие" нейронные сети

Нейронные сети, которые обучаются в процессе работы. Вот здесь есть подробнее об этом проекте из MIT. Выглядит как вариация на тему онлайн обучения. И совсем непонятно, как в такой модели бороться за устойчивость.

Friday, October 01, 2021

Online ML

Онлайн системы машинного обучения. Это ситуация, когда у нас нет полного датасета. Данные поступают последовательно