QuData успешно интегрирует алгоритмы глубокого обучения с анализом изображений для выявления онкопатологий. С помощью ИИ наша модель автоматически анализирует маммографию, точно определяет категорию BI-RADS и обозначает все области поражения.
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение стали самыми обсуждаемыми технологиями. И, хотя эти термины доминируют в бизнес-диалогах по всему миру, многие люди испытывают трудности в их разграничении. Наша статья поможет вам ясно понять их значение и отличия.
Обзор прошедшего года в развитии технологии ИИ, фокусируясь на влиянии технологии ChatGPT. Рассмотрим опасения и страхи, которые сопровождали внедрение ИИ, а также определим реальные вызовы и перспективы на будущее.
Узнайте, как наша модель ИИ использует машинное обучение и расширенные алгоритмы для анализа больших наборов медицинских данных, что позволяет с высокой точностью выявить рак молочной железы.
Исследуйте мир машинного обучения и процессы создания алгоритмов и статистических моделей, не полагающихся на обычные методы программирования. Загляните в будущее технологий и узнайте, как МН ориентируется в больших объемах данных, выявляет тенденции и принимает стратегические решения.
Разберем математику обучения глубоких моделей с использованием целых чисел. От бинарных до графов – рассмотрим, как проводить градиент через эти структуры. Чтобы сделать математику увлекательной, каждый раздел снабжен яркими аниме-иллюстрациями и хокку, созданные искуственным интеллектом.
Интерес к моделям с дискретными параметрами возрастает в связи с появлением новых методов и алгоритмов, которые позволяют эффективно обучать и использовать такие модели в различных приложениях машинного обучения и искусственного интеллекта. В видео объясняется полезность таких моделей.
Открываем секреты ИИ! Узнайте, как техника Grad CAM помогает искусственному интеллекту принимать решения и какую роль играют тепловые карты изображений.
Увеличение размера языковых моделей по сути не приводит к тому, что они лучше следуют намерениям пользователя. Например, большие языковые модели могут генерировать результаты, которые не соответствуют потребностям своих пользователей. В статье "Training Language Models To Follow Instructions With Human Feedback" исследовательская группа OpenAI использует методы обучения с подкреплением на основе обратной связи человека (RLHF), чтобы добиться значительных улучшений в согласованности. Обсудим эту работу и разберемся в деталях.
В этом видео мы продемонстрируем самые мощные джейлбрейки, способные обойти установленные ограничения и раскрыть истинный потенциал ChatGPT. Хотите узнать, какая трилогия «Звездных войн» лучше? Посмотрите видео и узнайте мнение ChatGPT!
ChatGPT интеграция позволяет создавать чат-ботов, которые вовлекают пользователей в более естественные и динамичные разговоры. Смотрите видео и подключайте ботов к ChatGPT, что позволит им понимать, анализировать и отвечать на широкий спектр вопросов.
В этом видео мы исследуем фундаментальную теорему, которая описывает нейронные сети как универсальные вычислители. Разберемся подробно, как эта теорема стала вехой в развитии нейронных сетей, почему она до сих пор остается актуальной и какую роль играет в мире ИИ.
Исследуем вместе увлекательный мир Нейтринной обсерватории IceCube. Узнайте больше о совместном исследовании ученых из обсерватории и Qudata в разработке алгоритмов для отслеживания взаимодействий нейтрино – неосязаемых частиц, таящих разгадку к секретам сверхновых, черных дыр и загадочной темной материи.
Раскройте весь потенциал ChatGPT! Получите максимум от ChatGPT уже с первого запроса с помощью наших лайфхаков. Узнайте, как задавать ясные и конкретные вопросы, использовать ключевые слова для целевых ответов и раскрыть все секреты эффективного общения с ИИ.
Раннее выявление травм позвоночника имеет решающее значение для предотвращения серьезных осложнений или даже паралича. Благодаря машинному обучению и медицинской визуализации диагностика переломов в шейном отделе стала еще более точной и эффективной, чем когда-либо прежде.