Технологии, медиа и общество

@brodetsky Нравится 3 15 000

Привет, я Андрей Бродецкий, журналист. Пишу о технологиях и о том, как они меняют мир.
Связь: @politehnik
Реклама: http://bit.ly/ad-faq
Блог: @brodetsky_2, instagram.com/politehnik
Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии


Написать автору
Гео канала
Россия
Язык канала
Русский
Категория
Технологии
Добавлен в индекс
09.05.2017 23:31
Последнее обновление
16.02.2019 13:19
Telegram Analytics
Самые свежие новости сервиса TGStat. Подписаться →
Searchee Bot
Каталог 270k+ Telegram-каналов с удобным поиском в боте.
@TGStat_Bot
Бот для получения статистики каналов не выходя из Telegram
36 775
подписчиков
~14.7k
охват 1 публикации
~9.5k
дневной охват
~6
постов / нед.
39.9%
ERR %
70.63
индекс цитирования
Подписчики
  Канал очищается от неактивных участников с помощью @crosser_bot
Репосты и упоминания канала
162 упоминаний канала
633 упоминаний публикаций
1144 репостов
Планета фактiв 🌍
Юртех
КПИ live
Цікаво знати
FSCP
Kedr to Earth
СССР
Культурный
FuturePorn
Red Brain
FSCP
rxd_txd
Mebel
Dizzy Interior
КПИ live
🤖 The Bell Tech
🤖 The Bell Tech
Yashernet
Red Brain
🗯 Костя шарит
Yashernet
Уткогорлонос
OpportunityForJobUA
Книжное Братство
СМИныч
China with trump
Denis Sexy IT 🤖
Правда чи Міф?
FSCP
🤖 The Bell Tech
Red Brain
MaxRepost
Robotics Channel
Шаманина
FuturePorn
FuturePorn
🗯 Костя шарит
Караульный
urban_36
Психо Daily
Каналы, которые цитирует @brodetsky
FunCubator
БлоGnot
The Technodeterminist Papers
Бро
Golden Chihuahua
я просто текст
TechSparks
Denis Sexy IT 🤖
mustreat
Бро
Loss function porn
CodaRU
FunCubator
Loss function porn
Вастрик.Пынь
UX / Startups / PropTech
Denis Sexy IT 🤖
The Technodeterminist Papers
Denis Sexy IT 🤖
Binary District
Fabb Models' life
Вастрик.Пынь
FunCubator
👾 твой cto
запуск завтра
Loss function porn
Наши сети
Denis Sexy IT 🤖
Медиаборщ!
Denis Sexy IT 🤖
я просто текст
Бро
Медиаборщ!
Denis Sexy IT 🤖
БлоGnot
FunCubator
Вастрик.Пынь
Рисовая лапша
запуск завтра
Последние публикации
Удалённые
С упоминаниями
Репосты
​​13 лютого приходьте на лекцію американського професора, історика медіа - Бенджаміна Пітерса.

Бенджамін Пітерс - автор книги «How Not to Network a Nation: The Uneasy History of the Soviet Internet» про те, як в СРСР придумали, але не змогли втілити в життя Інтернет.

З 1959 по 1989 рр. радянські вчені і чиновники робили численні спроби об'єднати свою націю - побудувати загальнонаціональну комп'ютерну мережу. Жодна з цих спроб не була успішною, і від ідеї відмовилися ще до того, як Радянський Союз розпався. Тим часом, ARPANET — американський попередник Інтернету, вийшов на світ в 1969 році.

У своїй книзі Бенджамін зосереджує увагу на найбільш амбітному проекті відомого кібернетика Віктора Глушкова - загальнодержавній автоматизованій системі управління (ОГАС). Пітерс описує підйом і падіння ОГАС - його теоретичне і практичне досягнення, бюрократичні та інституційні перешкоди. Також, він розглядає наслідки радянського досвіду для сучасного мережевого світу.


На лекції поговоримо:
- про кібернетику
- про залежність розвитку технологій від політичного устрою
- про проект ЗДАС (Загальнодержавної автоматизованої системи збору та обробки інформації)
- про роботу над новою книгою про створення в СРСР взагалі, і в Києві зокрема, штучного інтелекту.

До зустрічі 13.02 о 18:00
15 зала, 6 поверх Бібліотеки КПІ
В США вышла книга "How Not to Network a Nation: The Uneasy History of the Soviet Internet". Фрагмент из неё можно прочитать на Aeon.

Выдающийся киевский математик и кибернетик Виктор Глушков в 60-х разработал проект компьютерного управления экономикой СССР. Проект был амбициозным - по оценкам самого Глушкова, сложнее, чем космический и ядерный - и требовал для реализации 20 миллиардов рублей. Глушков рассчитывал, что эффективное планирование ресурсов и управление производством с помощью компьютерной сети уже через три года принесёт в бюджет СССР 100 миллиардов рублей.

Но, как мы знаем из истории, никакого "советского интернета" в итоге не получилось: инициативу Глушкова задавили кремлёвские бюрократы. Доходило до анекдотических ситуаций: главный противник ОГАС министр финансов Гарбузов на одном из обсуждений предложил сначала оборудовать все фермы компьютерами с лампочками (он увидел такое на одной ферме в Минске; мигание лампочек повышало плодовитость кур), а потом уже говорить о построении общесоветской компьютерной сети.

https://aeon.co/essays/how-the-soviets-invented-the-internet-and-why-it-didn-t-work
Перевод: http://gagadget.com/science/24293-neveroyatnaya-istoriya-sovetskogo-interneta/

Здесь подробнее описана история ОГАС (и вообще хороший сайт "для тих, хто хоче знати більше" про историю украинской вычислительной техники): http://ru.uacomputing.com/stories/ogas/

Во время моей учёбы на кафедре вычислительной техники в КПИ некоторые преподаватели рассказывали нам о том, какой феноменальный человек был Глушков - им повезло с ним поработать. Уже в 50-х под его руководством в Киеве работали над искусственным интеллектом, обгоняя американских коллег. Под его руководством и при его участии были разработаны "МИР" и "Днепр" - первые в СССР персональный и проводниковый компьютеры. Практику после 4 курса я проходил в Институте кибернетики имени Глушкова. А ещё Глушкова и ОГАС очень любят на факультете социологии в КПИ - там ежегодно проходит научно-практическая конференция "Глушковские чтения".

В общем, приятно быть причастным к такому гиганту мысли через одно рукопожатие. Жаль только, что все эти героические достижения остались в далёком прошлом: советская кибернетика загнулась, вычислительная техника быстро отстала от американской, ОГАС так и не построили. Институт Глушкова сейчас стагнирует, как и вся украинская наука. Но это уже совсем другая история.
Интересный текст Bloomberg о кадровой политике Apple.

Для некоторых типов работы компания нанимает подрядчиков. Не только для нетехнических задач вроде уборки кампуса — подрядчики работают и над продуктами Apple. К примеру, над картами Apple Maps, iTunes, серверной инфраструктурой, новостями Apple News и клиентской поддержкой.

Сотрудники компании-подрядчика Apex, работавшие над качеством картографии Apple Maps, рассказали, что работать им пришлось в специальном секретном корпусе, который в Apple называют "черное место". Чтобы попасть в туалет, приходилось отстоять очередь — в офисе не хватало кабинок. Сотрудников набирали на срок в год-полтора и постоянно напоминали, что их могут в любой момент уволить. Некоторых специалистов хантили в Apex с обещаниями последующего перехода в Apple. Но шансы на это оказались мизерными. На проекте царила атмосфера страха — все подписывали договор о неразглашении информации. Сотрудникам Apex даже запретили упоминать опыт работы на Apple в своём резюме на LinkedIn. Доходило до смешного: сотрудники Apple носили бейджики с цветным лого яблока, а подрядчики — с серым. Больше дичи в тексте.

Решать рабочие задачи, покупая дешёвый труд подрядчиков — популярный среди американских компаний лайфхак. Недавно Bloomberg делал расследование на эту же тему про Google — там официальными сотрудниками компании числятся менее половины всех людей, так или иначе занятых на её проектах.

Такие расследования подрывают миф о Долине, как о месте, где умные технари меняют мир и зарабатывают огромные деньги. Да, у техногигантов есть красивые корпуса, а некоторые их сотрудники действительно получают кучу ништяков. Но под капотом техноиндустрии — обычная потогонка, где низкоквалифицированные специалисты делают грязную работу за небольшие деньги. И Долина — не исключение.
4G от МТС теперь работает на всех станциях московского метро. Максимальная скорость интернета достигает 250 мегабит в секунду.

До конца 2019 года МТС планирует обеспечить 4G и все тоннели метрополитена. Сейчас абоненты оператора могут звонить и пользоваться мобильным интернетом во время движения в вагоне в тоннелях при помощи 2G и 3G, а на ряде участков Калининско-Солнцевской и Сокольнической веток и в стандарте 4G.

Ежедневно МТС в метро пользуется более 2 млн абонентов. В месяц пассажиры метрополитена качают в среднем 360 терабайт мобильного интернета.

МТС — единственный оператор, который обеспечивает голосовой связью и мобильным интернетом все тоннели метро с 2017 года.

#реклама #текстприслан
Смеюсь. Увидел сегодня в твиттере ссылку на прикольную игру — в ней надо выбрать из двух элементов дизайна правильный. Кривая иконка, некорректный кернинг, не тот контраст — все эти мелочи вам надо подмечать. Вначале просто, но на сложном уровне я некоторые картинки кликал наугад — ну не вижу разницы, одинаковые же. А нет, есть разница. В общем, классная игра, залипайте и пересылайте по чатам.

А смеюсь потому, что сделал её, как оказалось, мой бывший сосед по комнате в общежитии — Саша Котлярский, выпускник факультета информатики КПИ и разработчик в Facebook. Как тесен мир.
Американская компания Family Tree DNA — один из самых популярных в мире производителей генетических тестов. База компании содержит информацию о ДНК более миллиона пользователей, преимущественно из США. И вот новость: теперь поиск по этой базе доступен сотрудникам ФБР. При расследовании тяжелых преступлений, таких как убийство или изнасилование, ФБР может использовать образцы ДНК с места преступления для поиска по базе Family Tree DNA. Причём не обязательно, чтобы преступник был клиентом компании — расследованию могут помочь даже дальние родственные связи. "Здравствуйте, миссис Джонс. Это агент ФБР Смит. У меня к вам несколько вопросов. Когда вы в последний раз видели своего двоюродного брата, проживающего в штате Кентукки?" — ну и далее в таком роде.

Пока это не массовая практика — если верить компании, случаев такого сотрудничества было не более десяти. Но пользователи, конечно, недовольны: предоставляя свой биоматериал компании, они не давали согласия на включение себя и своих родственников в биометрический поисковик спецслужб. С другой стороны, ничто не мешает расследователям воспользоваться генеалогическим поиском, купив услуги компании как обычный пользователь. Так что у руководства компании есть отмазка: мол, ФБРовцы получают не больше информации, чем все остальные. Ну а пользователям придётся смириться. Да и опросы показывают, что большинство ДНК-энтузиастов не возражают против такого использования их ДНК.

TLDR: Если вы серийный убийца, лучше не пользуйтесь генетическими тестами.
МТС с 1 февраля начинает продавать по подписке смартфоны всех брендов, включая Apple, Huawei и Honor. Покупатель выплачивает около 50% стоимости гаджета в течение 12 или 24 месяцев.

Например, ежемесячный платёж по подписке на 24 месяца за Honor View 20 стоимостью 37 990 рублей составит 890 рублей. За 24 месяца клиент выплатит около 21 тысячи рублей.

Через год или два покупатель сможет поменять устройство на новый смартфон. При обмене на новый стоимость подписки пересчитывается в меньшую или большую сторону в зависимости от цены смартфона. Если покупатель решит оставить смартфон себе, нужно будет платить за него ещё шесть (при оформлении на год) или восемь (при оформлении на два года) месяцев.

#реклама #текстприслан
Репост из: FunCubator
Инвесторы читают презентации стартапов особенным образом. Во-первых, внимательно отделяют то, что уже сделано, от предположений и фантазий. Во-вторых, все настолько привыкли к тому, как стартапы приукрашивают формулировки, что за каждой фразой видят двойное дно.

Конечно, иногда фразы ниже значат именно то, что значат. Но лучше их избегать, чтобы не вызывать неправильных ассоциаций.

Описание

У нас нет конкурентов – мы не умеем гуглить.

Делаем платформу – мы сами не знаем, что из нашего функционала людям нужно.

На основе ИИ – кто-то в команде, возможно, умеет писать скрипты на python.

Закрытая бета – ничего нельзя потрогать руками.

Слайд "Рынок" из отчета известной фирмы с растущими миллиардами – у нас нет своих инсайтов о рынке.

Таблица конкурентного сравнения, где у конкурентов мало галочек, а у стартапа много – мы делаем много лишнего, что не приносит денег.


Метрики

100К скачиваний – суммарно за три года, с нулевым ретеншном.

График роста скачиваний – с тем же успехом можно было вывести график "число месяцев работы проекта", видимо, больше ничего не растет.

Топ-10 в Apple Store – были на 10 месте один раз в позапрошлом феврале.

Топ-10 в 5 странах – Киргизия, Таджикистан, Литва, Молдова, атолл Палау.

Ретеншн до 30% – было 30% в когорте "друзья основателей" размером в 10 человек.

Топ-8 по любому показателю – ровно 8-е место.

LTV платящих пользователей – у нас плохая конверсия в платящих.

Рейтинг 5 в App Store – у нас пока всего 5 оценок.


Команда

15 лет опыта в бизнесе – занимался чем-то совсем не по тематике стартапа.

Экс-Google – работал 6 месяцев младшим аккаунтом.

Свое агентство/студия – будет и дальше отвлекаться от стартапа на заказы.

COO – этот фаундер не придумал, чем будет заниматься.


Планы

Готовы отдать до 10% – мы сами не знаем, сколько стоим, но чувствуем, что много.

Выход на точку безубыточности через 4 года – если в финмодель заложить бесконечный рост среднего чека и конверсии, то вроде бы когда-то это способно окупиться.

Нужны деньги на проверку гипотез – пока ничего нужного людям не сделано.

Ищем умные деньги – хотим, чтобы инвестор научил нас зарабатывать.

Ищем тематического инвестора – не можем объяснить людям, где тут деньги.

Есть вербальные коммиты – кто-то на фуршете однажды сказал "интересно".

Планируем партнерство с Microsoft – у всех есть знакомый в Microsoft.
Раньше производители телевизоров зарабатывали, просто продавая свои устройства. Теперь бизнес-модель изменилась: вы можете купить "умный телевизор" очень дёшево, но его производитель потом заработает намного больше на том, что продаст доступ к вашему устройству сервисам вроде Hulu, Netflix, CBS и другим дилерам контента.

Современный телевизор — это компьютер, который вам не принадлежит. Вы не можете изменять или удалять его программное обеспечение. Журналист Atlantic пожаловался на баг: на его "умном" телевизоре Samsung начало произвольно запускаться приложение новостного канала CBS. Оказалось, что у Samsung контракт с CBS, приложение нельзя удалить (и это прописано в правилах сервиса), а жалобы на баги разработчик не принимает. Непонятно даже, кто разработчик — CBS или аутсорсинговая компания. Недовольные пользователи воюют с техподдержкой на форумах Samsung, журналист смирился и просто перезапускает телевизор, пока глюк не исчезнет. Ну а я раздумываю — нужно ли мне такое устройство дома.
​​Распознавание речи — простой и естественный для человека процесс. Но как передать этот навык компьютерам? Как и распознавание визуальных образов, этот интуитивный процесс невозможно представить в виде простого компьютерного алгоритма — "если X, то Y".

Чтобы создать машинную систему распознавания речи, необходимо собрать воедино следующие компоненты:

— Цифровое преобразование входящих звуковых колебаний
— Детекция нужной звуковой дорожки и отсечение шумов (т.н. проблема "коктейльной вечеринки", когда все говорят одновременно)
— Массив данных для тренировки алгоритмов распознавания, т.е. огромное количество аудиофрагментов речи с соответствующими транскрипциями
— Акустическая модель, узнающая в потоке речи отдельные фонемы
— Модель произношения, связывающая фонемы в отдельные слова
— Языковая модель, связывающая слова в фразы и предложения
— Декодер: алгоритмы, анализирующие предположения акустической и языковой модели; результат их работы — текст с наиболее вероятной транскрипцией входящего звукового потока.

Первая часть текста о том, почему распознавание речи — это непросто. Прочитал, жду вторую.

Что ещё почитать в канале по теме:

— Смогут ли машины распознавать речь так же, как люди? Обзор от Atlantic
— Разговорные интерфейсы — одна из самых многообещающих технологий ближайших лет. Пример Китая
— Cпециалисты по ИИ, UX и продуктовому дизайну рассуждают о голосовых помощниках в беспроводных гарнитурах. Да, как фильме "Она".
— Аналитик Бенедикт Эванс сомневается в будущем голосовых помощников
— Разные казусы с голосовыми помощниками: они становятся объектами харрасмента, учат детей плохим манерам, свидетельствуют против своих владельцев, отправляют записи их разговоров случайным людям и всё время подслушивают 👂🏻
МТС запустила электронную торговую площадку «МТС Торги».

Здесь можно вторично реализовать любые товары — от смартфонов и автомобилей до серверов и коммутаторов. Тут уже торгуют «Ростелеком», «ВТБ Лизинг», «М.Видео-Эльдорадо» и Уральская промышленная компания. Сервис работает как аукцион: первоначальная цена на лот может вырасти или упасть. Подписка за 7000 рублей в месяц позволяет продавать до 200 лотов без комиссии. За 50 000 рублей можно нанять персонального менеджера.

За год работы в тестовом режиме выручка площадки составила 600 миллионов рублей. В планах — достигнуть оборота в миллиард рублей в этом году.

«МТС Торги» находятся по ссылке https://torg.mts.ru

#реклама #текстприслан
Репост из: БлоGnot
Космически обжаренный кофе — это не эпитет, а точная характеристика продукта, который планируют получить два предпринимателя — Андерс Кавалини (Anders Cavallini) и Хатем Альхафаджи (Hatem Alkhafaji). Если точнее — они планируют запуск специального космического корабля — если точнее, то суборбитальной ракеты, — который будет содержать в себе 300 кг кофейных зерен.

Оказывается, все существующие технологии обжарки зерен авторы проекта считают неидеальными — зерна постоянно находятся в неравномерном контакте с горячей поверхностью роастера (машины для обжарки) и, следовательно, обжариваются не равномерно. Поэтому идея проста — запустить ракету, которая после выхода на высоту 180-200 км над поверхностью Земли отстрелит модуль с зернами, он, не выйдя на орбиту, начнет падать на Землю. Примерно на высоте 120 км модуль войдет в плотные слои атмосферы и начнет нагреваться, а зерна внутри него, соответственно, обжариваться. При этом, поскольку содержимое будет испытывать состояние невесомости, нагрев зерен будет равномерным, что и требуется авторам. Они рассчитали, что процесс обжарки продлится около 20 минут при температуре около 200 градусов Цельсия, после чего она начнет падать из-за падения скорости аппарата, а на высоте 40 км капсула выпустит парашют и будет медленно спускаться.

Некое благородное безумство этой идеи, конечно, впечатляет, но авторы уже планируют, что они презентуют «космический» кофе в следующем году в Дубай, где размещена их компания Space Roasters. Очень интересно будет посмотреть на цену чашки или готовых зерен в рознице — ведь как-то окупить эту затею надо. Пока что они планируют привлечение капитала и скоро стартуют pre-sale (очень хочется надеяться, что не ICO).

А вот что они будут делать, если зерна окажутся пережаренными?
https://roasters.space/
Нейросеть Google под названием AlphaStar обыграла двух профессиональных игроков в StarCraft II с общим счетом 10-1. И это новость совсем не про видеоигры.

Как известно, после того, как AlphaGo обыграла Ли Седоля в 2016 году в го, люди больше не могут конкурировать с машинами в играх с полной информацией, где все участники игры знают все, что происходит в матче. Эпоха была открыта в 1998 году Каспаровым и DeepBlue и вот сейчас подошла к концу.

Следущая проблема для машины - игры с неполной информацией, которых гораздо больше, и которые сильно приближены к реальной жизни. В реальной жизни мы практически ничем больше не занимаемся, только принимаем решения в условиях дефицита информации.

Так что как только игры машин выйдут за пределы полной информации, тут и начнется самое интересное. Утверждалось, что следующий фронтир для нейросетей покер, но некоторые видеоигры, похоже, даже более интересны.

StarCraft в частности давно стала киберспортивной дисциплиной, поскольку в ней нет очевидной выигрышной стратегией, ценится умение быстро принимать тактические решения и адаптироваться к действиям противника. И вот все это теперь умеет Google.

Плюс видеоигр для машинного обучения в том, что ИИ может учится очень быстро, разыгрывая и анализируя очень много партий, не завися от медленного аналогового мира и человеческих решений. Примерно по той же логике беспилотные автомобили могут тренировать навыки дорожного движения внутри видеоигры GTA - не очень точно, но очень быстро.

Машина должна в сжатые сроки научиться тому, чему мы научились в результате миллионов лет эволюции: адаптироваться к принятию решений в условиях неполноты информации и меняющейся ситуации.

Из истории про AlphaStar не очень понятно, насколько ограничено было поле зрение программы во время игры - человеку, играющему в StarCraft нужно управлять камерой, чтобы видеть разные части игрового поля, машина может обойтись без этого. В любом случае, программа совершала меньше действий в минуту, чем оба профессиональных игрока-человека. Интересен кейс о том, как одному из игроков удалось выиграть одну партию.

Но самое важное в этой истории в том, что игроки описывают стратегию AlphaStar в качестве "инопланетной": программа играет не так, как играют люди, и не так, как они ожидали от алгоритмов.

Это означает, что нейросети, шагнувшие в мир с неполнотой информации, дадут нам совершенно иные способы решения проблем, не похожие на те, которые предопределены эволюцией наших когнитивных систем.

Вот к чему нужно готовиться. Aliens-studies только начинаются, причем чужих воспитаем мы сами.
​​Очередная стрёмная новость из Китая.

Суд одной из северных провинций выпустил приложение, которое показывает на карте локацию должников. Приложение работает внутри мессенджера WeChat. Что именно оно показывает — точную геолокацию должников или их зарегистрированный адрес, не сообщается. Как и то, сколько и кому надо задолжать, чтобы попасть в черный список этого приложения.

Задумка такова: если вы видите, что кто-то из должников живёт не по средствам — сообщайте властям. Стук-стук!

Подробнее о китайской системе социальных кредитов
Как китайские перекрестки автоматически клеймят позором нарушителей
Половина населения Уганды — люди моложе 15 лет.

Сделав заголовки своих электронных писем короткими, отрицательными, удивляющими и содержащими имена брендов, аналитическая компания CB Insights заработала за год на $625 000 больше.

Экипажи самолётов подвержены большему воздействию радиации, чем сотрудники атомных электростанций.

Дорогие плацебо работают лучше, чем дешёвые.

Имитация иглоукалывания имеет такой же эффект, как и настоящее иглоукалывание.

54% китайцев, рожденных после 1995 года, назвали в качестве работы мечты "лидера мнений".

Отличная подборка занимательных фактов. Enjoy.
Думаешь, где начать успешную карьеру? Может тебе самое место в отделе маркетинга банка? Или тебе ближе IT?

Пройди тест от Сбера ко Дню студента и узнай, в чем твое призвание: http://bit.ly/vsbertop

#реклама
Журналисты MIT Technology Review проанализировали, как менялись ключевые слова научных публикаций про ИИ за последние 25 лет. В выборку попали >16K статей с сайта arXiv (точнее, их абстракты — короткие резюме). Выводы:

1. Популярная в 80-х парадигма экспертных систем не оправдала ожиданий: there were simply too many rules that needed to be encoded for a system to do anything useful. В начале 2000-х эту парадигму сменило машинное обучение (графики 2, 3).

2. Нейросети стали доминирующим направлением в исследованиях ИИ лишь в середине 2010-х. До этого внимание исследователей разделяли байесовские сети, цепи Маркова, эволюционные алгоритмы и метод опорных векторов (график 4).

3. Самая горячая тема в машинном обучении сейчас — reinforcement learning, обучение с подкреплением (график 5).

4. История исследований ИИ циклична: каждое десятилетие какое-то из направлений "ловит волну" и потом точно так же сменяется другим. Профессор Педро Домингос, автор бестселлера о машинном обучении "Верховный алгоритм", считает, что эра глубокого обучения подходит к концу. Что станет the next big thing в исследованиях искусственного интеллекта? Узнаем после 2020 года.

Что ещё почитать в канале по теме:

The biggest AI stories of 2017
Достижения в глубоком обучении за 2017 год
— Как DeepMind создали суперпрограмму для игры в го и шахматы
Моделирование движения человека с помощью обучения с подкреплением
— Как обучение с подкреплением позволяет компьютерам находить парадоксальные решения задач
Фрагменты из книги "Верховный алгоритм" — о цифровом двойнике-помощнике и генетических алгоритмах
We analyzed 16,625 papers to figure out where AI is headed next