WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'venture-capital'


Graphcore: ускорение искусственного интеллекта и машинного обучения
Мы рады объявить о наших последних инвестициях в Graphcore , компанию, которая меняет представление об искусственном интеллекте и машинном обучении благодаря своим передовым возможностям обработки. Приложения машинного интеллекта революционизируют такие области, как автономные транспортные средства, обработка естественного языка и персонализированная медицина. Однако эти приложения требуют огромных вычислительных мощностей, а обычные микропроцессоры не очень подходят для эффективной..

Готовность к программированию: наши инвестиции в Gitpod
Автор Доминик Тобшалл при участии Намрата Котхапалли Сегодня разработчики могут выполнять итерацию намного быстрее, чем когда-либо прежде, в основном потому, что непрерывная интеграция и непрерывная доставка значительно снизили планку выпуска нового кода без ущерба для качества. Но, несмотря на инновации в легендарном конвейере DevOps, один ключевой компонент, в котором разработчики проводят большую часть своего времени, не видел тонны инноваций: среда разработки, где фактический..

Новости искусственного интеллекта и машинного обучения
С 22 января по 12 февраля. Хотите получать это письмо на почту? "Подпишите здесь." Новости, тенденции и мнения в области технологий Вперед, Марвин Мински, и пропасть, которую AI еще не преодолел . Важные новости последних нескольких дней касаются системы DeepMind AlphaGo. Используя комбинацию контролируемого обучения и обучения с подкреплением, авторы показывают, что они могут победить 99,8% компьютерных программ го и европейского чемпиона (среди людей). Бумага здесь . Часто это..

Почему Google инвестировал (но не купил) в алгоритмы
Вчера появились новости (статья TC здесь ), что новый фонд искусственного интеллекта Google только что сделал свои первые инвестиции в базирующийся в Сиэтле стартап Algorithmia , торговую площадку/сообщество для 45 000+ разработчиков, которые могут использовать более 3,5 000 моделей и алгоритмов машинного обучения. Google лидирует в раунде серии A на сумму 10,5 млн долларов, в который также входят существующие инвесторы Madrona и Rakuten Ventures. Статья TC резюмирует, что..

Три вещи, которые стартапы с искусственным интеллектом не знают о корпоративных продажах
Осень - сезон технических конференций и одна из самых распространенных тем в этом году: искусственный интеллект и деньги, например, покажите мне деньги. Я слышал, как люди спрашивают, если так много компаний создаются и получают финансирование, почему никто на самом деле не понял, как зарабатывать деньги с помощью ИИ? Или, как элегантно выразился Эндрю Нг на недавней Конференции по искусственному интеллекту , в чем экономическая ценность? Я встретился со Стюартом Франкелем,..

Радикальные чтения — 29 июня 2020 г.
Кураторский контент о глубоких технологиях и искусственном интеллекте, который люди в Radical читают и обдумывают. Зарегистрируйтесь здесь , чтобы еженедельно получать Radical Reads прямо в свой почтовый ящик. 1) Бизнес-модели искусственного интеллекта: Почему глобальные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, должны быть больше SaaS, чем сервисными услугами (Radical Ventures). «Когда дело доходит до создания корпоративного программного обеспечения для ИИ, основатели..

Будущее науки о данных - Интервью с Сарой Катандзаро
В этом выпуске подкаста Masters of Data я говорю с новым лидером в области данных, человеческого и венчурного капитала. Сара Катандзаро - директор Amplify Partners , венчурной компании, специализирующейся на компаниях на ранних этапах разработки инноваций с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Сара помогает руководить основателями и новаторами благодаря своему невероятному опыту, накопленному за годы использования науки о данных для инноваций как для частного..

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]