Онлайн-платформа машинного обучения ответит пользователю гифкой c котиком
Компания Google представила эксперимент Teachable Machine. Это платформа машинного обучения, которая позволяет пользователю самостоятельно тренировать нейросеть, при этом система может реагировать на знакомые образы звуками или GIF-анимацией. Демо-версия доступна на сайте проекта.
Машинное обучение обычно требует навыков программирования и большого количества данных, что мешает пользователям экспериментировать с новой технологией. Чтобы решить эту проблему, компания Google в 2016 году создала проект AI Experiment. Он должен на простых примерах продемонстрировать всем желающим возможности искусственного интеллекта. В число экспериментов вошли Quick, Draw!, в котором компьютер угадывает объект по наброску, музыкальный бот AI Duet и система The Infinite Drum Machine для составления ритмов из звуков.
Теперь сотрудники Google (вне проекта AI Experiment) представили программу Teachable Machine, которая поможет пользователю понять, как работают нейросети. Для эксперимента нужна только веб-камера: человек совершает перед ней определенное действие, а система его запоминает и реагирует на повторение движения привязанной анимацией, звуком или фразой.
Чтобы Teachable Machine научилась распознавать движения, необходимо около 30 кадров. Для начала тренировки пользователь должен зажать кнопку «train» на несколько секунд и сделать определенный жест или продемонстрировать компьтеру какой-либо предмет. После этого действие вручную привязывается к картинке или звуку. При повторении движения система будет показывать оценку вероятности того, что она угадала его правильно.
Исходный код Teachable Machine доступен на GitHub. Google создала игру совместно с разработчиками компаний Støj и Use All Five.
Ранее компания Google использовала искусственный интеллект для улучшения разрешения фотоснимков и управления энергоэффективностью своих дата-центров. Также одно из популярных направлений использования алгоритмов искусственного интеллекта в Google — перевод текста.
Кристина Уласович
В ходе испытаний она превзошла кардиологов по точности
Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств США (FDA) одобрило к применению первую систему на основе алгоритмов глубокого машинного обучения для диагностики структурных нарушений сердца по данным ЭКГ, говорится в пресс-релизе компании Pathway Labs. Система, разработанная совместно академическим медцентром NewYork-Presbyterian и Колумбийским университетом в Нью-Йорке, получила название EchoNext. Она анализирует стандартные ЭКГ в 12 отведениях и по ним определяет пациентов с высоким риском структурных заболеваний сердца, которым показано проведение эхокардиограммы. Эти заболевания включают сердечную недостаточность на фоне кардиомиопатии, болезни клапанов, легочную гипертензию и выраженную гипертрофию миокарда.