Metody głębokiego uczenia mają tendencję do zapominania wcześniej nauczonych informacji. Nie potrafią też wystarczająco skutecznie wyszukiwać nowych informacji, gdy zmienia się rozkład danych. Kanadyjscy naukowcy zaproponowali na łamach „Nature” nowe rozwiązanie tych problemów.
Naukowcy wykorzystali algorytmy uczenia maszynowego do analizy zdjęć satelitarnych, aby sprawnie i skutecznie wykrywać pola nawłoci. Może to pomóc w zwalczaniu inwazji tej rośliny - poinformowała serwis Nauka w Polsce kierująca zespołem badawczym dr Magdalena Lenda z IOP PAN w Krakowie.
Wewnętrzną strukturę na przykład starego budynku można dokładniej poznać dzięki wykorzystaniu hybrydowej metody uczenia się do interpretacji pomiarów oporu elektrycznego - informuje pismo „AIP Advances”.
Dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji pojawi się możliwość cyfrowego klonowania internetowych osobowości zmarłych na podstawie danych pochodzących na przykład z mediów społecznościowych. Czy jesteśmy na to gotowi? - zastanawia się autor badań opublikowanych na łamach „Asian Journal of Law and Economics“.
Uczenie maszynowe i jego praktyczne zastosowania będą tematem czterodniowej konferencji naukowej w Warszawie połączonej z wręczeniem nagród im. Witolda Lipskiego. Od 26 do 29 października zaplanowano wykłady i dyskusje w Centrum Nauki Kopernik i na dwóch stołecznych uczelniach.
Malaria to najczęściej występująca na świecie choroba zakaźna. Walka z jedną z jej postaci jest celem międzynarodowego konsorcjum badawczego PvSTATEM. W prace włączyli się naukowcy z Politechniki Warszawskiej - informuje uczelnia.
Młodzi naukowcy zaprezentują wyniki badań nad uczeniem maszynowym (machine learning – ML) i spotkają się z najlepszymi badaczami z całego świata na październikowej konferencji ML in PL w Warszawie. Już można składać propozycje warsztatów.
Firmy takie jak Facebook czy Google mogą wysyłać w świat przekaz, że sztuczna inteligencja jest już superzaawansowana. Znawcy tematu widzą jednak, jak bardzo te wszystkie algorytmy są jeszcze ograniczone - o trendach w badaniach nad sztuczną inteligencją mówi PAP informatyk dr Jakub Tomczak.
Gumowy wężyk, gąbkę, kabelek czy cienkie tekturowe pudełko chwyta się nieco inaczej niż obiekty, które nie uginają się pod wpływem dotyku. Badacze z Poznania uczą robota rozpoznawać obiekty elastyczne i sprawnie się z nimi obchodzić.
Czy można przewidzieć, czy jakiś materiał zyska popularność w sieci, czy niekoniecznie? Być może tak! Nad algorytmem, który odróżni materiały, które mają szansę stać się hitem od tych o mniejszym potencjale dla masowego odbiorcy, pracują naukowcy z Politechniki Warszawskiej.