Аналитикам данных нужны вычислительные мощности. Обрабатываете ли вы большой датасет в Pandas или перемножаете множество матриц с Numpy — вам понадобится производительная машина, чтобы выполнить работу в разумные сроки. В этой статье мы наглядно покажем, как с помощью GPU можно ускорить обработку данных в десятки раз.

На прошлой лекции мы узнали, как метод обратного распространения ошибки помогает находить градиент для сложных функций, а также провели параллели между биологическими и искусственными нейросетями. Сегодня поговорим об истории появления свёрточных архитектур и обсудим их особенности и области применения.

Коннектомика — область науки, изучающая работу мозга с помощью анализа и построения карты нейронных связей. Она помогает лучше понять сложную структуру нервной системы организма. Из этой статьи вы узнаете, как исследователи из Google AI и Института нейробиологии Макса Планка используют новый тип рекуррентной нейросети, которая на порядок повышает точность обработки данных коннектомики.

Ребёнок, который никогда не видел розового слона, всё равно может его описать, в отличие от компьютера. Способность обобщать информацию и рассказывать о том, чего не наблюдал раньше, даётся машинам очень нелегко. Системы Deep Learning работают только со статистическими закономерностями. Но что, если попробовать обучить их с помощью абстрактного или символического программирования? В этой статье мы […]