Нейросети оперативно анализируют гигантские массивы текстовой информации, обучаются на промахах и обеспечивают перевод довольно точно. Сегодня даже профильные лингвисты нередко применяют подобный метод перевода больших текстов. Можно ли довериться переводу нейросети и когда его хватит?Конечно, нейросети сильно упрощают нашу жизнь. Но даже самые современные нейронки делают ошибки. Уже набралось немало примеров, когда машинный перевод оказался не слишком удачным. Читать далее
Управление обработкой ошибок в Go всегда вызывает споры — это извечная тема в ежегодном опросе о самых больших проблемах, с которыми сталкиваются разработчики при работе с Go. Однако когда дело доходит до обработки ошибок в многопоточной среде или объединения нескольких ошибок одной и той же горутины, Go предоставляет отличные пакеты, которые упрощают управление обработкой множественных ошибок. Давайте посмотрим, как объединить несколько ошибок, генерируемых одной горутиной. Читать далее
Даже хорошо зарекомендовавшие себя частные компании постоянно подвергаются риску провала, о чем свидетельствуют некоторые стартапы, которые прекратили свою деятельность в этом году. PitchBook собрал данные о 25 самых дорогих стартапах, которые потерпели неудачу в 2018 году; три из этих компаний существовали уже более 20 лет и все равно были вынуждены закрыться. Представляем список 25 самых дорогих стартапов, потерпевших неудачу в 2018 году. Читать дальше →
Доброго времени суток, Хабр. Представляю Вашему вниманию перевод статьи:«Artificial intelligence X human brain complexity» автора Andre Lisboa. Будут ли технологические достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта представлять серьезную угрозу для работы переводчиков? Будут ли лингвисты-переводчики заменены компьютерами? Как переводчики могут адаптироваться к этим изменениям? Достигнет ли компьютерный перевод 100% точности в течение следующего десятилетия? Читать дальше →