В своей новой работе специалисты Google представляют новую архитектуру нейронных сетей, которая была вдохновлена принципами функционирования биологического мозга. Эта архитектура может моделировать врожденные инстинкты и рефлексы живых организмов, а также адаптироваться к новым условиям в процессе обучения. Ключевым преимуществом предлагаемой модели является существенное сокращение числа связей между нейронами, что повышает ее вычислительную эффективность. Несмотря на сходство с биологическими нейронными сетями, существующие искусственные аналоги все еще далеки от полной имитации живого мозга. В частности, невозможно в настоящее время создать в симуляторе модель живого организма и обучить ее с помощью современных нейронных сетей. Это связано не только с различием в механизмах обучения. Причем, в мозге отсутствует точный аналог алгоритма обратного распространения ошибки, Читать далее →

Аналитика больших данных представляет собой применение современных методов анализа к обширным и весьма разнообразным массивам данных. К таким массивам относятся как структурированные, так и только частично структурированные, а также данные, которые отнесят к абсолютно неструктурированным. Причем, данные, поступающие из различных источников сечас уже имеют объемы от терабайт до зеттабайт. Термин “большие данные” обозначает наборы данных, размер и тип которых выходят за рамки возможностей традиционных реляционных баз данных по сбору, хранению и обработке с минимальной задержкой. Ключевыми характеристиками больших данных являются: большой объем, высокая скорость генерации и большое разнообразие. Рост искусственного интеллекта (ИИ), мобильных и социальных платформ, а также Интернета вещей (IoT) приводит к появлению новых форм и источников данных, что усложняет ситуацию с их обработкой.

Читать далее →