?

Log in

No account? Create an account
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика

igor_steps


Репетитор: математика, физика, информатика. Краснообск

Тел: +7 951 367-72-52. Подготовка к ОГЭ, ЕГЭ, экзаменам, контрольным, олимпиадам.


Язык машинного обучения, не требующий навыков программирования
физика, репетитор, ЕГЭ, ОГЭ, математика
igor_steps
Компания «Открытые технологии» представила платформу для искусственного интеллекта «ОТ.Платформа» и собственный язык машинного обучения SMaLL. Платформа будет полностью открытой, а язык SMaLL не требует серьезных знаний в области программирования.

Язык машинного обучения, не требующий навыков программирования

«ОТ.Платформа», созданная «Открытыми технологиями», является полностью открытой и бесплатной в использовании. Компания надеется, что вокруг платформы выстроиться сообщество, которое и будет ее развивать.

SMaLL – язык машинного обучения, для работы с котором не потребуется базовых знаний в программировании и математики. Это высокоуровневый язык, который позволяет логически описать необходимую задачу без сложных конструкций и огромных мануалов.

Предполагается, что с языком SMaLL будут работать эксперты в различных областях (медицина, промышленность и т.д.). Эксперты построят объектные модели для своих областях, которые затем будут снабжены необходимым инструментарием со стороны data scientist. Далее, конечные пользователи будут работать с получившимся продуктами, абстрагируясь от математических алгоритмов.

Таким образом, data scientist по-прежнему будет востребован, говорит Власов, но он перестанет быть «узким горлышком», а конечные решения будут принимать эксперты в соответствующих областях. Еще одним преимуществом «ОТ.Платформа» станет то обстоятельство, что создание объектной модели для одной и той же предметной области можно достаточно будет создать один раз – то есть будет обеспечена цифровизация опыта экспертов из различных областей.

Барьеры на пути внедрения машинного обучения



Как говорит директор центра компетенций «Открытых технологий» Павел Волков, сейчас внедрение решений в области искусственного интеллекта сдерживается рядом барьеров. В частности, обработав различные данные, алгоритмы искусственного интеллекта могут предоставить заказчику некий результат.

Однако каким образом он был получен, остается загадкой. В результате существует недоверие к работе алгоритмов машинного обучения в медицине, безопасности и других областях, где цена ошибки слишком высока.

В связи с этим появилась потребность в отдельных специалистам по исследованиям данным – data scientist. Такой специалист, по словам Власова, не разбираясь в предметной области, должен неким «магическим» образом объяснить результат работы алгоритмов машинного обучения.

Репетитор по информатике и математике