​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest. 1. DeepMind открыла код FermiNet, нейросети, которая симулирует поведение электронов Компания DeepMind опубликовала исходный код нейронной сети FermiNet для моделирования поведения электронов. FermiNet позволяет предсказывать состояния электронов с высокой точностью и может применяться для виртуального моделирования новых материалов. DeepMind ставит целью сделать FermiNet более совершенной для решения сложных задач квантовой физики. https://habr.com/ru/articles/524552 ———————————————————— 2. “Programming with an AI” В статье рассказывается о том, как интеграция искусственного интеллекта позволяет повысить эффективность и продуктивность программистов. AI-инструменты могут генерировать фрагменты кода, анализировать и улучшать его качество. Растёт роль платформ для совместной разработки, где программисты делятся решениями задач. Особое внимание уделено Blackbox - инструменту для генерации и оптимизации кода с помощью искусственного интеллекта. https://medium.com/@pedro.programa1/programming-with-an-ai-6a47fb3f651 ———————————————————— 3. MNIST dataset using Deep Learning algorithm (ANN) В статье рассматривается классификация изображений MNIST с помощью нейронной сети. Загружается датасет MNIST Fashion, подготавливаются данные, строится и обучается модель ANN. Оцениваются точность обучения и тестирования, а также ф1-скор и AUC. Описываются способы снижения переобучения путем дополнительных слоев, регуляризации, увеличения эпох обучения. https://medium.com/@prtk13061992/mnist-dataset-using-deep-learning-algorithm-ann-c6f83aa594f5 ———————————————————— Теги: #devblog #algorithms