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5 Trucos de “Deep Learning” Novedosos de èste 2016.

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Tanto ha sucedido este año en el mundo de aprendizaje profundo , ese tipo de moda de la inteligencia artificial que implica redes neuronales artificiales de formación en grandes conjuntos de datos y luego lograr que se hacen inferencias acerca de nuevos datos.

Ha habido avances técnicos,adquisiciones ,ofertas de financiación comunicados de código abierto en el campo, e incluso el establecimiento de un laboratorio de investigación sin fines de lucro apoyada por los gustos de Elon Musk y Peter Thiel.

Todas las nuevas empresas que incluí en mi rodeo  “5 arranques aprendizaje profundo a seguir en 2015” (al igual que otros, como Clarifai ) han progresado de algún tipo este año. Ahora, Hemos terminado 2015 y se preparan para el año 2016, un conjunto diferente de los arranques de aprendizaje profundas son tapa de la mente para mí.

Aquí están:

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El instinto de profundidad

Aquí está una startup que está tratando de utilizar el aprendizaje profundo para obtener grandes en el mercado de software antivirus. El instinto profundo oficialmente lanzado el mes pasado. Director de tecnología Omid “Eli” David, quien recibió un Ph.D. en ciencias de la computación en la Universidad Bar-Ilan de Israel, es un investigador de ordenador de ajedrez desde hace mucho tiempo que publicó un documento (PDF) en las redes de creencias profundas para la clasificación de software malicioso a principios de este año. Los inversores de profundo instinto incluyen UST Global y Blumberg Capital.

Lunit

Lunit , cuyos fundadores provienen de la DARPA Robotics Challenge ganador dela universidad de Corea del Sur KAIST, ayuda a los radiólogos a entender las imágenes médicas. EE.UU. inicio Enlitic  también hace eso, pero Lunit es diferente en virtud de su controlada por datos de imagen de biomarcadores (DIB) algoritmo y su enfoque en la radiografía de tórax, cofundador y director ejecutivo Anthony Paek VentureBeat en un correo electrónico. A principios de este año la puesta en marcha participó en la IMAGEnet la competencia de reconocimiento de imágenes, va en contra de los investigadores de Google, Microsoft, Tencent, y otras grandes empresas de tecnología. El mes pasado elevó Lunit $ 2 millones de Formación 8, SoftBank Ventures, Corea, y de Daum Kakao K Cube Ventures.

Nnaisense

Este inicio de etapa temprana es oriundo de la ciudad suiza de Lugano. El nombre Nnaisense “se pronuncia como nascense, porque se trata del nacimiento de un neuronal inteligencia artificial basada en la red de propósito general (NNAI)”, co-fundador y presidente Jürgen Schmidhuber VentureBeat en un correo electrónico. Schmidhuber es director científico de la IDSIA laboratorio suizo AI , que también se encuentra en Lugano. Schmidhuber tiene una trayectoria en la inteligencia artificial y la influencia  en el campo como resultado de sus contribuciones.

TeraDeep

TeraDeep ha construido la tecnología para el reconocimiento de imágenes, que es un uso muy común de aprendizaje profundo. Con sede en Santa Clara, California, la puesta en marcha tiene un par de videos de YouTube que muestran las aplicaciones de la tecnología. La puesta en marcha ofrece un aprendizaje software de la cámara junto con las interfaces de programación de aplicaciones (API) que los desarrolladores pueden incorporar en sus aplicaciones. LeCun de Facebook es un asesor de la puesta en marcha, como es Clément Farabet, cofundador y director de tecnología de Madbits, la puesta en marcha aprendizaje profundo Twitter adquirió en 2014.

Vuno

En Corea del Sur, Vuno ha estado ocupado formar asociaciones con organizaciones de atención de la salud para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades con tecnología que hace inferencias sobre los datos médicos. Los fundadores trabajaron anteriormente en el reconocimiento de voz de Samsung.El inicio usa un marco patentado llamado VUNOnet pero planea abrir-fuente que, CTO Kyuhwan Jung VentureBeat en un correo electrónico. Al igual que Lunit, Vuno participó en IMAGEnet este año. Los inversores incluyen Bon Ángeles y Futuro de reproducción.

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