Машинное обучение
Элегантные алгоритмы
искусственного интеллекта

Машинное обучение

Наша компания использует методы машинного обучения с 2007 года для решения разнообразных наукоемких задач. «Машинное обучение» – это совокупность методов, позволяющих «научить» компьютер решать задачи самостоятельно, используя обучающую выборку. По сути, речь идёт об искусственном интеллекте, который является основой нового технологического уклада. Например, с помощью нейросети (один из методов машинного обучения), можно научить компьютер распознавать речь или «читать» рукописные тексты.

Задачи искусственного интеллекта можно разбить на классы по типу входных данных:

  • Изображения: Можно научить машину распознавать лица в толпе или определять патологические изменения тканей органов по рентгеновским снимкам и аналогичным фотографиям
  • Табличные данные: Предсказывать исход спортивных матчей или ставить диагноз пациенту по совокупности показателей
  • Видео поток: Распознавать на дороге пешеходов, дорожные знаки, светофоры и другие объекты
  • Звук: Распознавать голосовые команды, эмоциональную окраску речи или выделять собеседников в разговоре
  • Тексты: Находить ответы на вопросы в литературе
  • Логические или научные задачи: Научить компьютер играть в игры или решать уравнения
  • Графы и онтологии: Переводить текст на другой язык, искать закономерности в огромном поле событий

В нашей компании накоплен успешный опыт решения задач биологической природы, обработки изображений, звука и текстов с помощью методов машинного обучения. Наибольшую сложность, по-нашему опыту представляют задачи поиска молекулярно-генетических либо биометрических маркеров, а также потенциальных мишеней для новых лекарств. Для решения этих задач помимо математики мы используем специализированные базы знаний, экспертизу в биологии и медицине. Результаты наших предсказаний многократно проверяются и корректируются в лабораторных условиях и имеют высокую степень достоверности.

Узнать больше
Другие направления