Машинное обучение
Машинное обучение в новостной повестке, календарь упоминаний и aналитика в реальном времени.
Календарь упоминаний. Страница 3:
Рост спроса на видеокарты из-за машинного обучения
Машинное обучение стимулирует увеличение спроса на видеокарты, которые используются для тренировки нейросетей. Рост продаж в России в 2025 году достиг 400% по сравнению с осенью 2024 года, а в Санкт-Петербурге — даже 800%. Помимо геймеров и графических дизайнеров, всё больше людей и компаний покупают видеокарты для задач, связанных с искусственным интеллектом. Ожидания дефицита и развитие ИТ-технологий усиливают этот тренд.
Рост эффективности ИИ за счёт усиленного обучения и оптимизации
Модель Tencent HY 2.0 построена на архитектуре MoE и имеет 406 млрд параметров, из которых 32 млрд активируются при вычислениях. Это обеспечивает высокую точность в задачах текстового творчества, логики и исполнения сложных команд. Благодаря усиленному обучению, особенно в математике, программировании и работе с длинными текстами, модель демонстрирует улучшенную стабильность и качество вывода. Также внедрена точная стратегия штрафа за длину, что позволяет сократить объём ненужной информации и повысить интеллектуальную плотность. Модель уже используется в приложениях Yuanbao и ima, а также доступна через Tencent Cloud API.
Эффективное противодействие киберугрозам через машинное обучение
В условиях роста киберугроз компания Kaspersky интегрировала машинное обучение в свои продукты для повышения точности и скорости обнаружения угроз. Технология позволяет адаптировать системы безопасности к усложняющимся атакам, включая вредоносное и вымогательское ПО. Это особенно важно, поскольку более 27% пользователей столкнулись с атаками в 2025 году. Машинное обучение стало ключевым элементом в борьбе с угрозами, концентрирующимися на популярных операционных системах, таких как Windows.
Машинное обучение как инструмент предотвращения кибератак
Машинное обучение используется для анализа аномалий в поведении пользователей и выявления угроз в реальном времени. Оно помогает снизить вероятность успешных атак, особенно в условиях роста дипфейков и уязвимости традиционных методов аутентификации. Технология позволяет системам быстро адаптироваться к новым сценариям злоупотреблений, связанным с генеративным искусственным интеллектом.
Рост эффективности автопрома через машинное обучение
В рамках обновлённой стратегии развития автомобильной промышленности России до 2035 года предусматривается внедрение систем машинного обучения для оптимизации производственных процессов. Это включает повышение производительности труда, автоматизацию и роботизацию. Машинное обучение будет использоваться для наращивания доли автомобилей с продвинутыми системами автономного вождения и помощи водителю. Оно также направлено на разработку и унификацию отечественных платформенных решений.
Машинное обучение имеет 30 записей событий в нашей базе. Объединили похожие карточки: Машинное обучение; Модели машинного обучения; Моделиобучения и другие.