Машинное обучение (в оригинале Machine Learning) позволяет собирать и анализировать информацию. Впоследствии программа способна использовать ее для принятия самостоятельных решений.
Это отдельная ветвь искусственного интеллекта, направленная на то, чтобы программа действовала не по заданному единожды алгоритму, а обрабатывала новую информацию и постоянно училась решать поставленную задачу с минимальными затратами времени и усилий.
Жители современных городов постоянно сталкиваются с данной технологией, даже не подозревая об этом. На основе машинного обучения работают как самоуправляемые автомобили, так и привычные программы для анализа пробок на дороге. Сейчас технология уже перестала быть доступной только для специалистов.
Цель экспериментов: разработать роботизированные манипуляторы, которые смогут определять материал объекта и бережно обращаться с ним. Система также поможет в тренировках, измеряя уровни силы, прикладываемой к педалям или кроссовкам. В виртуальной реальности решение обеспечит обратную связь игрокам. В команде исследователей уверены, что производство мягких роборук будет доступным по цене
Google анонсировала запуск системы машинного обучения для обучения квантовых моделей TensorFlow Quantum. Она объединяет инициативы компании в области машинного обучения и квантовых вычислений. Платформа способна создавать наборы квантовых данных, прототипы гибридных квантовых и классических моделей машинного обучения
