Решалка судоку: сам не представляю, как она у меня получилась
В этой статье мы разберём, как написать программу для решения судоку. Предполагается, что ранее читатель не пробовал алгоритмически решать судоку, тем более — с применением нейронных сетей. Я легко увлекаюсь. Мои пристрастия меняются, но сейчас на первых ролях — многопользовательские партии в Call of Duty: Modern Warfare 3 и судоку. Что касается второй — мне нравится, как она разгружает мне голову и умиротворяет меня. Здесь только вы, числа и достаточно очевидные стратегии, позволяющие выиграть.
Парадокс Ньюкома и искусственный интеллект
Парадокс Ньюкома - довольно заметный элемент современной философии науки, обычно связываемый с понятиями обратной причинности и свободы воли. Это оказывается особенно актуальным при рассмотрении интерпретаций квантовой механики, но здесь речь пойдёт об особенностях данного парадокса, связанных с искусственным интеллектом (ИИ).
«Сбер» начал приём заявок на Научную премию за 2025 год с призовым фондом в 76,5 млн рублей
Стартовал приём заявок на получение Научной премии
Как DeepSeek создает новые (мета)математические теории
Вместо краткого введения. Активно использую в работе DeepSeek уже чуть больше двух недель, очень доволен им и в целом продуктивность и скорость работы выросли. Но рассказать хотелось бы не об этом, точнее, не совсем об этом.
Фундаментальные науки и ИТ: создание исследовательского центра в коммерческой организации
Развитие информационных технологий — от первых алгоритмов до нейросетей — всегда опиралось на открытия, сделанные в рамках «чистой» науки. Математические теории, исследующие абстрактные структуры, превращались в языки программирования. Квантовая физика, изучающая поведение частиц, подарила миру транзисторы и лазеры. Даже современный искусственный интеллект, кажущийся вершиной прикладных разработок, обязан своим существованием дисциплинам, которые столетиями развивались без очевидной цели:Математика — алгоритмы машинного обучения (теория вероятностей, линейная алгебра).Биология
Исследователи из Оксфорда предложили принципиально новый способ обучения нейросетей
Абсолютно все нейросети, которые нас окружают, обучены с помощью одного и того же алгоритма – алгоритма обратного распространения ошибки (англ. back-propagation). Его изобрели еще в 80-х годах прошлого века ученые Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон (ныне нобелевский лауреат) и Рональд Уильямс. Идея back-propagation в том, что мы сначала «прогоняем» входные данные вперёд по сети (forward pass), получаем предсказания и вычисляем их ошибку, а затем прогоняем сигнал ошибки назад по сети (backward pass), чтобы вычислить градиенты и обновить веса. Это работает хорошо и надежно, но есть нюансы
Рекурсивно самовычисляющая Вселенная Стивена Вольфрама – теория всего или теория чего угодно?
«Я думаю, что вычислениям суждено стать определяющей идеей нашего будущего» (Стивен Вольфрам)«
Рекурсивная Гипотеза Реальности – от аксиомы к сильному ИИ. Статья 1
Фрактал МандельбротаЧто, если реальность — это алгоритм, который пишет сам себя?
Precision и recall для каждого от кофаундера Технолиума
Всех приветствую! Далее я объясню и покажу как можно подбирать порог на практике и что это вообще такое на пальцах. Но для начала немного теории. Внимание! если вы не знаете что такое метрика или оценка модели или бинарный классификатор, для начала почитайте об этом!Матрица ошибок (confusion matrix)Для лучшего понимания предлагаю ввести понятие матрицы ошибок для оценки качества классификатора:Реальные таргетыПредсказания модельюPositive
