JP CashCraze - шаблон joomla Продвижение
Новости одной строкой
 
27 января 2021 года Президент КАИТК Исин Н.К. принял участие в заседании рабочей группы в Мажилисе по вопросам внесения дополнений в некоторые НПА РК в области интеллектуальной собственности.


Исполнительный директор КАИТК Данебеков Онгарбай принял участие в заседаниях рабочей группы по вопросам развития экспорта ИТ-продуктов и услуг, которые проходили в Аstana Hub с 11 го по 22 января.



8 января 2021 года Ассоциация совместно с МЦРИАП провели совещание по Дорожной карте развитие ИТ отрасли


Президент КАИТК Исин Н.К. принял участие в заседании рабочей группы по обсуждению поправок касательно Аstana Hub в Налоговый кодекс

 

 Архив >>>

Facebook внедряет более современную систему анализа данных, которые пользователи соцести регулярно публикуют на ее страницах. В компании считают, что она позволит преугадывать поведение людей, показывать им более важные новости и предлагать более точную рекламу.

Крупнейшая в мире социальная сеть Facebook разрабатывает технологию, которая позволит ей лучше понимать своих пользователей, сообщает Technology Review. Свет на новую технологию пролил глава Facebook по технологиямМайк Шрепфер(Mike Schroepfer). Проект является секретным, поэтому он рассказал о нем поверхностно, опустив какие-либо детали.

Новая технология будет основана на глубоком машинном обучении (deep machine learning), в котором для обработки данных используется искусственная нейронная сеть.

Технология глубокого машинного обучения способна распознавать объекты на фотографиях, эмоции и события, даже если пользователь не рассказывал о них явным образом.

В Facebook считают, что такая технология позволит им предсказывать поведение людей, пользующихся социальной сетью и регулярно публикующих в ней информацию о своей жизни. Это пригодится для разработки новых функций и более качественного таргетирования рекламы.

В настоящее время ежемесячная аудитория Facebook составляет около 1,15 млрд пользователей.

Facebook уже использует машинное обучение для выделения наиболее релевантных новостей при их отображении в ленте: вместо того чтобы показывать полторы тысячи новостей, которые может увидеть пользователь, система выбирает 30-60 наиболее важных для него. Однако эффективность такой системы снижается по мере роста объема цифровой информации, рассказал Шрепфер.

«Объем данных неуклонно возрастает. Люди создают все больше связей между собой, а благодаря распространению мобильных устройств они все чаще появляются в Сети, - добавил Шрепфер. - Я читаю новости далеко не раз в день. Я регулярно достаю из кармана свой мобильник, пока я жду товарища или нахожусь в кафе. Мы имеем не больше пяти минут, чтобы порадовать вас».

Глубокое машинное обучение также может быть полезным для сортировки фотографий, которые пользователи размещают в своем аккаунте, добавил глава Facebook по технологиям.

Стоит отметить, что внедрение глубокого машинного обучения ранее в некоторые свои продукты уже осуществили Google и Microsoft. Корпорация Google в прошлом году выпустила программное обеспечение, которое распознает домашних питомцев и другие объекты в видеороликах, а Microsoft создала на основе машинного обучения переводчик с английского на мандаринский китайский в режиме реального времени.

 

 

http://internet.cnews.ru/news/top/index.shtml?2013/09/23/543914

 

 

 

 

 

 

Назад

 

 

 

 

 

       itkbanner                                                        Главная      Главная