Российские ученые стали победителями конкурса от компании google “powered by tf challenge” |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-09-25 15:00 Российские ученые стали победителями конкурса от компании google “powered by tf challenge” на лучший проект в области машинного обучения, который использует библиотеку tensorflow. из более чем 600 участников конкурса google выбрал пять лучших проектов. одним из них стала библиотека с открытым исходным кодом для разработки диалоговых систем и чат-ботов deeppavlov, разработанная командой лаборатории нейронных систем и глубокого обучения мфти. победители представили свои проекты в блоге tensorflow. deeppavlov – открытая программная библиотека для создания виртуальных ассистентов и анализа текста, построенная на tensorflow и keras. она содержит набор компонентов для работы с текстом на естественном языке, с помощью которых можно эффективно решать задачи бизнеса. библиотека является одним из результатов международного проекта ipavlov, который концентрируется на исследованиях в области разговорного искусственного интеллекта. tensorflow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов google. Комментарии: |
|