ホーム/人工知能どのようにNetflixはあなたのお気に入りを明らかにするためにオープンソースAIを展開しますこのAIベースのサイエンス記事では、Netflixがエンターテイメント推奨システムを改善するためにオープンソースモデルをどのように採用したかを探ります。最初に、機械学習が基本的に何を意味するのか、簡単に説明しましょう。簡単に言えば、機械学習は、複雑な一連の異なる規則を使用せずに、コンピューターがデータから「学習」できる手法です。このアプローチは、主にデータセットからモデルをトレーニングすることに基づいています。データセットの品質が高ければ高いほど、機械学習モデルの精度も向上します。最初に、機械学習とディープラーニングについて簡単に説明します。機械学習には主に3つの形式があります。教師つき学習はラベル付きデータセットの訓練に基づいています。教師なし学習では、ラベルなしデータセットを使用します。強化学習は、正しい結果に基づいてアルゴリズムに報酬を与え、試行に失敗した場合はそれを罰することに基づいています。上記の間隔は、この記事で使用されている日付に関連している可能性があります。Netflixは2017年にVectorflowをオープンソース化しました。これはディープラーニングライブラリです。人工ニューラルネットワークとして広く知られている主題に関連して、「ディープラーニング」もあります。Techが医療ヘルスケアを強化する方法この記事では、私たちは、ヘルスケアを改善し、病気と闘うための方法の質を向上させるために、Linuxやオープンソースを搭載したAIやブロックチェーンなどの技術を採用することの背後にあるさまざまな理由について説明します。AIモデルをどのように活用しているかを説明しました。それでは、同じ方法が世界中で恐ろしい病気と戦うためにどのように採用されているかを見てみましょう。最善の解決法や治療法を見つけるために、世界中のイノベーターや科学者が行っている研究方法を大幅に強化するためのさまざまな道筋を探っていきます。このビデオは、糖尿病患者が潜在的な昏睡状態に陥るのを防ぐために、オープンソースアプローチがいかに重要な役割を果たすことができるかを明確に示しています。その前に、この記事で使用する2つの重要な用語を簡単に説明しましょう。今日のAIは、簡単に言えば、人間の脳の機能を自動化システムにシミュレートするための取り組みです。この定義は、ディープラーニングによってもたらされた根本的な変化によって大きく影響を受けます。前の記事ですでに人工知能について説明しましたが、理解を深めるためにそれを参照することもできます。Scienceの記事を通して、私たちは科学と技術においてオープンソースアプローチを採用する意義についてさまざまな分野に焦点を当ててきました。それでは、Neuroscienceのいくつかの重要な側面を調べて、スペクトルを詳しく調べてみましょう。このオープンサイエンスに関する新しい記事では、当然のことながらオープンソースの観点からNeuroscienceから始めて、医学とその先での医学的意義を調べます。私たちは特に現代の神経科学について話し、オープンソースが大きなアドバンテージであることが証明されているいくつかの分野についても調べます。この読書を通して、私達はまたNeuroscienceにおけるいくつかのFOSS開発を探求するでしょう。した脳の診断例を強調したこの驚くべきビデオから始めましょう。ダニエルアーメン博士は、それぞれの脳をどのように異なる方法で診断する必要があるかを明確に説明しています。脳内の2つの代表的なニューロンの解剖学とそれらの間のシナプス。黄色い矢印で示されている電流の経路。シナプスの挿入図、クローズアップビュー。関する国立アルツハイマー病教育および紹介センターからの図。ホーム/人工知能オープンサイエンスとAIによるナノテクノロジーの革新ナノテクノロジーは明らかに非常にポピュラーな流行語であり、科学技術におけるいくつかの注目すべき用途からなる。このオープンサイエンスと人工知能に関する新しい記事では、両方がナノテクノロジー研究にどのように影響するかを探ります。Petersonによって造られました。ナノテクノロジーとは何かを理解する前に、まず「ナノ」という用語を見てみましょう(これは、FOSSコミュニティの多くのLinuxユーザに人気のあるテキストエディタを思い出させるかもしれません)。どちらの場合も、「ナノ」とは単に測定規模のことです。距離をナノメートル(nm)で測定したい場合、メートルで比較可能な値は次のようになります。1000,000,000ナノメートル。それで、それは非常に小規模の測定です。このセクションに含まれているビデオは、そのような小規模なものにあなたを連れて行き、非常に簡単な方法でナノテクノロジーを説明します。ホーム/人工知能サムスンの新しいAI研究センターに期待することサムスンの6番目のリサーチセンターが人工知能(AI)に焦点を当てたというその素晴らしいニュースは、2018年9月7日にニューヨークで始まりました。このイニシアチブの今後の影響と、この新しい研究センターから何が期待できるかを見てみましょう。Samsungはかなり以前からAIの研究に携わってきましたが、現在では合計6つの専門センターがあり、最新のものはニューヨークにあります。この新しいセンターには、2人の主要なAIイノベーターがいます。あなたはここで彼らの話と驚くべき業績についてもっと読むことができます。Labs(C言語とUNIXが最初に開発された場所)の研究者として以前に働いていたことに注目することも興味深いです。サムスン自身のプレスリリースによると、現在、この特定のAIハブは主にロボティクスに焦点を合わせていると報告されています。それとも、ロボティクスで言えばいいのでしょうか。AIに直接関連しているSamsungの製品ラインに注目しましょう。ScienceとAIの重要性について詳しく説明してきました。最近、これらの分野で新たな進歩が見込まれています。癌の病理医は今や高度なオープンソースAIシステムを利用することができます。これは、2年前にこのビデオで詳しく説明されている、ニューヨーク大学(NYU)のイノベーターと研究者の多くのビジョンのうちの1つの実現です。NYUの研究者がDeepPATHフレームワークを設計したので、AI支援療法の将来はこれまで以上に有望に見えます。彼らのアルゴリズムは、正常組織と癌罹患組織の両方からなる肺の画像を識別し識別するようにそれを訓練するように設計されています。この素晴らしいニュースですか。世界中で最も一般的な癌の形態は肺癌です。これまでのところ2018年には、肺がんの単独で発生した176万の死と、209万の肺がんの症例が報告されています。AIを使用しています。PyTorchは独自の人工知能プロジェクトで非常に広範囲に使用しています。最近、彼らはプレリリース版プレビューバージョン1.0をリリースすることで先を見越しています。なじみのない人のために、PyTorchは科学計算用のPythonベースのライブラリです。PyTorchは、複雑なTensor計算を実行し、ディープニューラルネットワークを実装するために、グラフィック処理ユニット(GPU)の優れた計算能力を利用します。それで、それは多くの研究者と開発者によって世界中で広く使われています。この新しいすぐ使えるプレビューリリースは、2018年10月2日火曜日にカリフォルニア州サンフランシスコのミッドウェイで開催されたPyTorch開発者会議で発表されました。リリース候補の主な新機能は次のとおりです。JITは研究を生産に近づけるための一連のコンパイラツールです。これには、トーチスクリプトと呼ばれるPythonベースの言語と、既存のコードをそれ自体と互換性のあるものにする方法が含まれています。AIフレームワークをオープンソースにしました。AIの研究に対するマイクロソフトの「愛」は日々高まっており、時にはそれは良い方向に向かっています。500万ドルを誓約しました。Goodプログラムには、人道支援のAI、アクセシビリティのAI、および地球のAIがあります。Infer.NETはプログラムの一部です。Infer.NETは、開発者がカスタマイズしたモデルを使用して、そのモデルのみを中心に構築された機械学習アルゴリズムを作成できる、機械学習フレームワークです。グラフィカルモデルでベイズ推定を使用し、確率的計画法も実装できます。これは、以前に開発された別の学習アルゴリズムを必要とする多くの学習モデルとは対照的です。アルゴリズムは完全にInfer.NETフレームワークに供給されたモデルに基づいているので、開発者は別の既存の学習アルゴリズムの代わりに彼ら自身の個々のモデルに集中することができるので解釈とデバッグはずっと簡単になります。私たちについてUnixでは、ヒント、ソリューション、問題、レビューのすべて。