Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Освоение регрессии Пуассона с помощью C#

Регрессия Пуассона предсказывает числовые значения для данных подсчета, используя специализированные методы и математические предположения. Демо-версия на C# генерирует синтетические пуассоновские данные и достигает высокой точности при использовании одной константы и коэффициентов.

Круглоголовые ИИ против королевских технологий: Битва за будущее

Такие технологические гиганты, как Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta, активно инвестируют в ИИ, напоминая «пластик» в фильме «Выпускник». Стремление к интеллекту на уровне человека ставится под сомнение ради более практичных достижений.

От нуля до инженера ML: Мой нетрадиционный путь

Инженер машинного обучения рассказывает о своем пути от студента-физика до специалиста по изучению данных, получившего первую должность после подачи заявок на 300 с лишним вакансий. Познакомился с искусственным интеллектом после просмотра документального фильма DeepMind «AlphaGo», в котором рассказывается о важности упорного труда и настойчивости.

Расшифровка ложных срабатываний: Более пристальный взгляд на путаницу в матрице путаницы

Проблемы бинарной классификации могут быть сложными для интерпретации из-за неоднозначности матрицы путаницы, в которой определения TP, TN, FP и FN могут различаться. Понимание этих терминов очень важно для точного анализа. Будьте осторожны при интерпретации матриц путаницы, чтобы избежать путаницы в результатах машинного обучения.

Влияние искусственного интеллекта: Ваша работа трансформируется

Поделитесь своим опытом влияния ИИ на работу, чтобы изучить текущее и будущее влияние технологий на работу. Внесите свой вклад в понимание положительного, отрицательного или смешанного влияния ИИ на рабочие роли.

Разблокировка нулевой классификации с помощью Amazon Bedrock

Amazon Bedrock предлагает бессерверный опыт использования языковых вкраплений в приложениях, таких как RSS-агрегатор. Решение использует такие сервисы Amazon, как API Gateway, Bedrock и CloudFront для классификации с нуля и семантического поиска.

Превосходство в проектировании данных

Инженерия данных имеет решающее значение для бизнеса, и мы уделяем особое внимание созданию центров передового опыта в области инженерии данных. Эволюция инженеров по обработке данных обеспечивает точный и качественный поток данных для принятия решений на основе данных.

Опасность искусственного интеллекта в государствах-изгоях

Эрик Шмидт предупреждает, что искусственный интеллект может быть использован государствами-изгоями, такими как Северная Корея, Иран или Россия, для нанесения вреда невинным людям. Бывший генеральный директор Google опасается, что технология может быть использована для создания опасного оружия, включая биологические атаки.

Исследование глубин: ИИ и наши подсознательные сны

Чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, отлично справляются с анализом сновидений, предлагая увлекательное и потенциально глубокое исследование подсознания. Несмотря на первоначальные опасения, обещание безопасно расшифровывать сны с помощью сверхъестественно умного помощника оказывается заманчивым.

Революционный ИИ с помощью LLM Distillation

R1 LLM от DeepSeek превосходит конкурентов, таких как o1 от OpenAI, за меньшую цену. Ключевым фактором успеха R1 является дистилляция моделей, что может означать сдвиг в сторону коммодитизации LLM.

Раскрытие возможностей наборов данных

Реферат: Создание эффективных наборов данных изображений для проектов по классификации изображений включает в себя определение отсечек изображений, порогов доверия и использование поэтапных/синтетических данных для улучшения работы модели. Для достижения оптимальных результатов обучения важно найти баланс между слишком малым и слишком большим количеством изображений на класс.

Отсутствие у ИИ базового интеллекта Краткие письма

Технологические компании настаивают на установлении зональных цен на электроэнергию в Великобритании для дата-центров искусственного интеллекта, отдавая предпочтение городским районам для эффективного использования энергии. Политика «право на покупку» сохраняется в Англии и Северной Ирландии, в отличие от Шотландии и Уэльса.