Прикладной ИИ Поскольку все крупные технологические компании открывают свои новейшие алгоритмы машинного обучения и строят на их основе SaaS-инфраструктуру, мы вступаем в эпоху коммодификации. Даже (похвальные) попытки создать наборы данных с открытым исходным кодом для общих задач машинного обучения могут поставить под угрозу любое преимущество данных, которое может иметь стартап. Что это значит для стартапов? В прошлый четверг я участвовал в панельной дискуссии на презентации..

Предложите мне продукт, который решает проблему, а не стек технологий Когда я начал инвестировать в стартапы, казалось, что каждый питч — это компания, создающая искусственный интеллект для чего-то. ИИ для тестирования программного обеспечения. ИИ для оптимизации расходов на рекламу. ИИ для химического анализа. ИИ для мониторинга грибка ногтей на ногах. Затем появился блокчейн. Внезапно каждый стартап предлагал то или иное использование блокчейна. Блокчейн для распределенного..

Ссылки: Веб-сайт Gensyn , Litepaper , Портфолио CoinFund , Статья TechCrunch . Резюме инвестиционной диссертации Многолетнее влияние на растущую сложность и ценность машинного обучения. Вычислительная сложность современных систем искусственного интеллекта удваивается каждые 3 месяца, в то время как ценность этих моделей продолжает быстро расти, в то время как бывший черный ящик -природа этих алгоритмов теперь все больше может быть приспособлена к большим понятным человеку..

РОБЕРТ ВАСИЛЬЕВ, директор GBC.AI по искусственному интеллекту, вице-президент Ассоциации лабораторий искусственного интеллекта В июле 2021 года команда разработчиков фреймворка GBC.AI приняла участие в конференции BIOTC-2021 http://www.biotc.net с прикладным докладом Machine Learning View on Blockchain Parameter Adjustment , который победил в секции опубликованных материалов. Пожалуйста, ознакомьтесь с сутью отчета и затронутыми в нем вопросами, для получения дополнительной..