Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData

8% за 4 года;

* распознавание объектов на фото, которое может использоваться в автопилотах: MEAN AVERAGE PRECISION в датасете You Only Look Once (YOLO);

* распознавание людей по лицам, которые используется авторизации по лицу (банки, магазины, метро): Face Recognition Vendor Test (FRVT) в National Institute of Standards and Technology (NIST) с ошибкой до 0.22% за 3 года;

* понимание текста в датасете Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) с 45% до 90.3% за полтора года (лучше человека);

* опрос по картинке на соревновании Visual Question Answering (VQA) Challenge в задаче Visual Commonsense Reasoning (VCR) Task с 68% до 95.

* рассуждения по тексту или картинке на соревновании Visual Question Answering (VQA) Challenge за 4.5 года с точностью с 55% до 76.4%;

* распознавание речи по датасету LibriSpeech в задаче Transcribe Speech – количество ошибок уменьшилось за четыре года без шумов 5.3%..1.4%, а с шумами 13.3%..2.6%;

* распознавание какому человеку принадлежит реч: 0,6% ошибок;

* предсказание структуры белка с 2016 года обогнала физически модели с точностью 40% и на 2020 год достигли точности 84%;

* решение проблем и доказательство теорем: с 2017 года имеет линейный тренд без прорывов;

Целесообразность применения машинного обучения используется там, где много данных, на которых их можно обучить.

Сейчас с Microsoft в непосредственной области ML и AI, и интеграции этих наработок в продукты работают более 7000 специалистов. На примере продуктов компании Microsoft посмотрим на внедрение ИИ в больших компаниях:

* 1995 – Помощник MS BOB;

* 1996 – Ассистент MS Office Clippy и корректор грамматики;

* 2002 – Распознавание рукописного ввода Windows XP;

* 2011 – Классификатор снимков в Windows Live Photo Gallery;

* 2013 – Помощник Contana;

* 2014 – Синхронный перевод в Skype;

* 2015 – Аутентификация с помощью видеокамеры Windows Hello;

* 2016 – Чат-боты и распознавание образов статистически лучше человека;

* 2017 – Распознавание речи статистически лучше человека;

* 2018 – Выполнение тестов статистически лучше человека.

Сама компания развивает AI в областях: консалтинг, образование, программные сервисы (SaaS), фреймворки, инструменты для разработчиков, программная (облака) и аппаратная (процессоры) инфраструктура.