Одним из пожалуй наиболее интересных приложений нейронных сетей в последние годы стали именно задачи финансовой деятельности. На рынке появляется огромное количество как универсальных нейропакетов, которые зачастую используются для решения задач технического анализа, так и специализированных экспертных систем и нейропакетов для решения многих других, зачастую более сложных и трудно формализуемых задач из финансовой области. Одним из наиболее интересных приложений нейронных сетей в последние годы стали именно задачи финансовой деятельности. На рынке появляется огромное количество как универсальных нейропакетов, которые зачастую используются для решения задач технического анализа,
Архив рубрики: Инновации
Машинное обучение для создания умных игр: как это делается
Популярность многопользовательских онлайн-игр стремительно нарастает, они привлекают миллионы игроков по всему миру. Такая популярность также существенно повысила требования к гейм-дизайнерам, игроки ожидают, что игры будут сбалансированными и отшлифованными, ведь нет никакого интереса играть, если одна стратегия побеждает все остальные. Для создания качественного игрового процесса гейм-дизайнеры обычно настраивают баланс игры итеративно: Выполняют нагрузочный тест тысячами плейтестинговых сессий, в которых участвуют тестеры; Учитывают их отзывы и изменяют дизайн игры; Повторяют этапы 1 и 2, пока результатом не будут довольны и тестеры, и гейм-дизайнеры. Этот процесс не только занимает много времени, но и неидеален — чем сложнее игра, тем проще незначительным недосмотрам привести к дисбалансу.
Машинное обучение для большого адронного коллайдера: высокие инновации для фундаментальной физики
Эксперименты на Большом адронном коллайдере каждую секунду выдают порядка миллиона гигабайт данных. Даже после уменьшения и сжатия, данные, полученные на БАК всего за час, по объёму оказываются сравнимыми с агрегированными данными, полученными социальными сетями за целый год. К счастью, специалистам по физике частиц не приходится разбираться с этими данными вручную. Они работают совместно с разновидностью искусственного интеллекта, обучающегося вести самостоятельный анализ данных при помощи технологии машинного обучения. «По сравнению с традиционными компьютерными алгоритмами, которые мы разрабатываем для проведения определенного вида анализа, мы делаем алгоритм машинного обучения так, чтобы он сам решал, какими анализами заниматься,
Антропоморфные роботы на пути к автономности: от лидаров до этических проблем
Идея сделать робота максимально похожим на человека появилась раньше, чем сами роботы, — в пьесе Карела Чапека R.U.R. (термин тоже придумал Чапек) роботы были полностью похожи на людей. Но нужны ли человекоподобные роботы на самом деле? Где используются андроиды и почему они так скупы на эмоции? Рассказываем в этой статье. Специализированные роботы при сборке автомобилей, переносе грузов и выполнении других программ справляются со своими задачами значительно лучше людей, но кроме выполнения своего узкого круга обязанностей такие роботы ни для чего иного не годятся. Если нам нужен максимально универсальный робот, он должен комфортно чувствовать себя в человеческой среде и инфраструктуре, а значит, ему необходимо быть похожим на человека — в конце концов, робот-пылесос не сможет достать чашку с полки, а робот-сварщик не расскажет, как пройти в библиотеку.
В Китае создана перезаписываемая термобумага, рассчитанная на сотни циклов перезаписи
Многие годы различные компании и частные лица бьются над проблемой создания альтернативы обычной бумаги. Исследователи из Китая, похоже, подошли вплотную к решению этого вопроса — они разработали «бумагу», писать на которой можно при помощи изменения температуры. Бумага меняет цвет, так что этот способ подходит как для создания рисунков, так и для печати. От аналогов она отличается тем, что может выдержать сотни циклов перезаписи, не теряя свойств. Нанесенные изображения и текст сохраняются не слишком долго — около полугода. Тем не менее, для большинства задач этого вполне достаточно — например, в офисе черновые договора, документы по текучке и т.п. можно печатать на такой бумаге.
Принцип навигационной нейросети может быть использован для понимания строения мозга
Наличие способности находить короткий путь, самый прямой из точки «А» в точку «Б» не выглядит сегодня впечатляющим тестом разумности. Тем не менее, согласно новому отчету, который был опубликован в журнале Nature некоторое время назад, в котором исследователи рассказали о навигационной системе искусственного интеллекта, которая имеет способность исследовать довольно сложные симулированные пространства и находить кратчайший маршрут к цели, ставит системы такого рода на один уровень с человеком и другими животными. Неожиданным ключом к нужной производительности оказалось то, что при обучении сеть спонтанно выращивала эквивалент «нейронов решетки» (grid cells) — некоторое множество клеток мозга, которое позволяет ряду млекопитающих отслеживать их положение в пространстве.
