Статья демонстрирует Random Forest Regression и Bagging Regression на C# для Microsoft Visual Studio Magazine. В ней объясняется, как ансамбль деревьев решений позволяет избежать чрезмерной подгонки и улучшить прогнозы.
Элон Маск предлагает использовать самообучающиеся синтетические данные, поскольку ИИ-компании сталкиваются с нехваткой данных. Некоторые предостерегают от потенциального «краха модели».
ИИ-профили Meta не обладают самосознанием, что вызывает этические опасения. Билль о правах ИИ, разработанный Белым домом, требует прозрачности во взаимодействии ИИ.
Amazon Bedrock позволяет пользователям импортировать пользовательские модели, такие как Mistral Flan и Meta Llama, обученные в SageMaker, для использования по требованию. Это упрощает процесс, предлагая экономически эффективное решение для создания генеративных приложений ИИ с высокопроизводительными моделями.
Подросток из Сиднея попал под следствие за использование искусственного интеллекта для создания и распространения поддельных изображений студенток. Задействована полиция.
Сгенерированные искусственным интеллектом «помои» захватывают интернет, а такие платформы, как Facebook, поощряют их распространение. Подлинный человеческий контент становится редким товаром, поскольку посты, сгенерированные искусственным интеллектом, доминируют на таких платформах, как LinkedIn, и новостных сайтах.
Сложность стратегического VC-измерения (SVC) возрастает с увеличением функций затрат по экземплярам, доводя их до бесконечности. Линейные классификаторы с функциями затрат могут отличаться от канонических аналогов, что влияет на сложность классификации.
Байесовское A/B-тестирование бросает вызов традиционным методам, используя предварительные убеждения для динамической оценки вероятности. Автор делится идеями из академического и профессионального опыта, подчеркивая преимущества и недостатки байесовского тестирования.
В 2025 году ИИ будет определять стратегические инициативы компаний, влияя на формы собственности, аутсорсинг и удаленную работу. Взаимодействие между этими аспектами имеет решающее значение для успешного внедрения ИИ, при этом возникают различные организационные архетипы.
Зеленый берет использовал платформу ИИ для поиска информации о взрывчатке в Афганистане. Нападавший на кибергрузовик Tesla использовал генеративный ИИ для планирования атаки.
Большие языковые модели (БЯМ) отлично подходят для машинного перевода, улавливая контекст и культурные нюансы лучше, чем нейронные модели, например Amazon Translate. LLM обеспечивают потенциальную экономию средств и ускоряют выполнение проектов, но при этом сталкиваются с такими проблемами, как непостоянное качество и риск возникновения галлюцинаций.
Объем корпоративных данных растет, но большинство приложений ИИ используют лишь часть из них. Системы запросов ИИ подключают агентов ИИ ко всем типам данных, раскрывая интеллектуальные возможности неструктурированных данных. Такие компании, как DataStax и NetApp, являются лидерами в создании платформ данных ИИ.
К распространенным методам регрессии относятся линейная регрессия, k-nearest neighbors и kernel ridge. Регрессия по гребню ядра эффективна для сложных нелинейных данных, но может плохо масштабироваться на большие наборы данных. Переработанная реализация KRR с итерациями Ньютона показала многообещающие результаты в демонстрационном примере на синтетических данных.
Поддельные аудиозаписи представляют угрозу для демократии: писательница Джорджина Финдли обнаруживает, что ее голос используется в ультраправой пропаганде. Последствия фальшивых аудиозаписей далеко идущие и тревожные.
GenAI позволяет легко интегрировать объекты реального мира в генерируемые искусственным интеллектом 4D-сцены для создания видео. Прогресс в области генеративного ИИ быстро развивается, особенно в текстовых задачах, в то время как создание видео все еще находится на ранних стадиях, но ежемесячно улучшается.