QuData
A/B-тестирование против отклоняющего вывода: Выбор правильного размера выборки. Сравнение двух групп в A/B-тестировании или выбор репрезентативной выборки для вывода об отклонении имеет решающее значение для получения беспристрастных результатов. Понимание метрик успеха, таких как пропорции или абсолютные числа, является ключевым для точного проведения экспериментов.
Amazon Q Business - это помощник с искусственным интеллектом, имеющий более 40 коннекторов, включая Slack, для повышения продуктивности и обмена знаниями. Интеграция со Slack обеспечивает быстрый и безопасный доступ к ценным организационным знаниям благодаря возможностям генеративного ИИ.
Демис Хассабис и Джон Джампер из DeepMind, а также Дэвид Бейкер получают Нобелевскую премию за достижения в области предсказания структуры белков. Их работа над моделью искусственного интеллекта AlphaFold произвела революцию в предсказании структуры белков.
Amazon Lookout for Metrics, служба обнаружения аномалий ML от Amazon, прекратит свою поддержку 10 октября 2025 года. Клиенты могут перейти на альтернативные сервисы AWS, такие как Amazon OpenSearch, CloudWatch, Redshift ML для обнаружения аномалий.
Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд удостоены Нобелевской премии 2024 года за создание искусственных нейронных сетей, вдохновленных мозгом. Их работа произвела революцию в возможностях ИИ благодаря функциям хранения памяти и обучения, имитирующим человеческое познание.
Генеративный цифровой помощник AI на базе AWS оптимизирует процесс регистрации клиентов в банковских учреждениях, автоматизируя бумажную работу, проверку личности и обеспечивая мгновенное взаимодействие с клиентами. Такие проблемы, как ручные процессы, риски безопасности и ограниченная доступность, решаются с помощью инновационного решения, повышающего качество обслуживания клиентов и эффектив...
Реализация логистической регрессии с помощью JavaScript для предсказания пола в зависимости от возраста, штата, дохода и политических взглядов. Обучение с помощью пакетного градиентного спуска позволяет получить модель с точностью 75 % на тестовых данных.
Кэширование подсказок - это переломный момент для снижения вычислительных затрат и задержек в моделях, основанных на внимании, таких как GPT. Google, Anthropic и OpenAI лидируют в разработке инновационных методов кэширования длинных подсказок, повышая эффективность и значительно снижая затраты.
Исследователи из MIT, CMU и Lehigh сотрудничают в рамках финансируемой DARPA программы METALS по оптимизации многоматериальных структур для аэрокосмических применений, включая ракетные двигатели. Проект объединяет классическую механику с технологией искусственного интеллекта для проектирования сплавов с градацией по составу, что позволяет значительно повысить производительность структурных ком...
Предварительное обучение больших языковых моделей (LLM) с помощью библиотеки torchtitan ускоряет работу моделей, подобных Meta Llama 3, демонстрируя поддержку FSDP2 и FP8. Amazon SageMaker Model Training сокращает время и затраты, предлагая высокопроизводительную вычислительную инфраструктуру для ML.
Блейк Монтгомери становится новым автором TechScape и рассказывает о запрете на использование техники в средней школе и отказе от обучения искусственному интеллекту. Подпишитесь на рассылку и будьте в курсе последних технологических новостей.
Узнайте, как выполнять код Rust в браузере с помощью WebAssembly, обеспечивая динамические веб-страницы с преимуществами конфиденциальности. Следуйте девяти правилам переноса кода на WASM в браузер, обеспечивая успешное внедрение и интеграцию.
Прогнозирование временных рядов очень важно для предсказания будущих значений, но сталкивается с такими проблемами, как сезонность и ручная настройка. Amazon SageMaker AutoMLV2 упрощает этот процесс благодаря автоматизации, начиная с подготовки данных и заканчивая развертыванием модели.
Переход от инженера-программиста к инженеру машинного обучения в компаниях FAANG включает 7 ключевых шагов, в том числе поиск мотивации, изучение основ ML, налаживание контактов и поиск своей ниши в сфере ML. Понимание своих интересов и стратегическое использование имеющихся навыков - вот что необходимо для успешного перехода.
Ускоренные вычисления NVIDIA способствуют энергоэффективным инновациям в области ИИ, значительно снижая энергопотребление и обеспечивая работу более 4 000 приложений. Агентный ИИ преобразует индустрии, автоматизируя сложные задачи и ускоряя инновации, а NVIDIA сотрудничает с такими новаторскими проектами, как поиск быстрых радиовсплесков в реальном времени с помощью ИИ.
