Как связаны машинное обучение и нейронаука? Например, нейронные сети были разработаны по прообразу устройства мозга. Siraj Raval рассказывает об открытиях в области нейронауки, которые помогли совершиться прорывам в машинном обучении.

Интересный проект — uTensor — ставит перед собой задачу запуска нейронных сетей и глубокого обучения на микроконтроллерах.

Интересное выступление Александра Хайтина (исполнительный директор Yandex Data Factory) на конференции «Искусственный интеллект в управлении непрерывным производством», совместно проводимой компаниями Yandex Data Factory и «Газпром нефть». Тезисы выступления

Многие люди воспринимают нейронные сети как «ещё один инструмент машинного обучения». У них есть свои плюсы и минусы. Они популярны. И, разумеется, их можно использовать, чтобы выиграть соревнования по машинному обучения (Kaggle). Однако, Andrej Karpathy (раньше — исследователь из OpenAI, сейчас — директор по ИИ в Tesla), считает, что подобный взгляд на нейронные сети —…

Обратное распространение ошибки имеет фундаментальное значение для глубокого обучения. Хинтон (изобретатель) недавно сказал, что мы должны «выбросить всё это и начать всё заново». В этом видео, Siraj Raval рассказывает, как работает обратное распространение ошибки и как оно используется в глубоком обучении. В завершение — он даёт 7 интересных направлений исследований.