Apple запустила «очень эпловский» блог о машинном обучении

Apple запустила блог с публикациями инженеров о машинном обучении Apple Machine Learning Journal. К 20 июля в журнале только одна статья — о повышении реалистичности искусственно созданных изображений.

В материале описывается, как разработчики Apple учили нейросети распознавать лица или другие объекты на снимках. Для обучения компания использовала изображения, сгенерированные компьютером, вместо того, чтобы собрать сотни миллионов фотографий. Этот шаг позволил ускорить процесс обучения и сделать его дешевле.

Впервые материал об использовании компьютерных изображений опубликовали в декабре 2016 года на сайте arXiv.org. В своём блоге Apple преподнесла его же более простым языком и добавила наглядные иллюстрации.

Запуск Apple Machine Learning Journal интересен тем, что в прошлом Apple практически не рассказывала о собственных разработках и исследованиях в сфере машинного обучения. Теперь же компания предлагает читателям присылать свои вопросы и отзывы, обращаясь в первую очередь к исследователям, разработчикам, инженерам и студентам.

Григорий Бакунов, директор по распространению технологий «Яндекса», резонно назвал блог «очень эпловским», аргументируя это тем, что компания называет блог журналом и не указывает авторов статей.

Хотите подсказать новость или поделиться экспертным мнением? Пишите: news@cossa.ru

Автор иконки на тизере: asianson.design, Noun Project. Изображение: Apple

Хотите защитить себя в цифровой среде, используя всего один сервис?

Подключайте МТС Membrana — комплексное решение для цифровой безопасности.

Membrana это:

• Приватность в сети: контроль цифрового следа, мониторинг утечек, дополнительные номера и почты для защиты личных данных;
• Удобство голосового общения: умная фильтрация и управление входящими;
• Дополнительные возможности: доступ к зарубежным сайтам и оплата иностранных сервисов; блокировка рекламы.

Как всё работает и что говорят пользователи —

читайте здесь →

Реклама. ПАО «Мобильные ТелеСистемы». ИНН 7740000076. ERID: 2W5zFG3Vzzt