Значительную роль в развитии современных подходов к машинному обучению сыграл французский исследователь Ян Лекун. В 1989 году он и его коллеги из AT&T Bell Labs представили свёрточную нейросеть, которая распознавала рукописные цифры. Систему обучали на тысячах изображений цифр из настоящих почтовых отправлений в США. В том же году разработчики описали результаты в научной статье (doi:10.1162/neco.1989.1.4.541). Более того, эти разработки внедрили для реального использования. В девяностых на основе этих лабораторных экспериментов создали коммерческие системы распознавания банковских чеков. В статье 1998 года исследователи отчитывались об обработке нескольких миллионов чеков ежедневно (doi:10.1109/5.726791). Как рассказывал Лекун, к концу девяностых такие системы считывали от 10 до 20 % всех чеков в США.
Читать далееКейсы
«Искусственный» Луки Гуаданьино: сюжет, сроки и проблемы проката


