IBM открыла датасет для обучения AI программированию
IBM представила датасет CodeNet, который исследователи могут использовать для создания интеллектуальных систем, способных транслировать код между языками программирования, анализировать и генерировать код, пишет ServerNews.
CodeNet представляет собой коллекцию из 14 млн образцов кода, решающих более 4 тысяч различных задач. Источником кода стали два японских конкурса по программированию — Aizu и AtCoder.
Суммарно набор насчитывает около 500 млн строк кода более чем на 55 языках — от современных, таких как C++, Java, Python и Go, до устаревших вроде COBOL, Pascal и FORTRAN. Более трёх четвертей массива приходится на С++ и Python. Помимо этого, код содержит метаданные и аннотации, уточняющие размер кода, расход памяти, процессорного времени, ошибки и другую информацию.
IBM рассчитывает, что проект поспособствует развитию AI-моделей, умеющих распознавать структуру программ, и станет своего рода аналогом базы ImageNet, которая считается стандартом в распознавании изображений и машинном зрении. Предполагается, что CodeNet будут использовать для создания интеллектуальных инструментов разработки для поиска нужных процедур в приложениях и библиотеках, перевода с одного языка программирования на другой, выбора правильных реализаций и отсева ошибочных, классификации кода и других задач.
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года.
Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.