Узнайте, как создавать конвейеры ML с помощью mlflow.pyfunc для беспрепятственной миграции моделей между алгоритмами и фреймворками. Упростите развертывание и перераспределение моделей с помощью универсального подхода, не зависящего от алгоритмов.
Значения SHAP направлены на справедливое распределение вклада признаков в ML-прогнозы. Аппроксимация KernelSHAP может привести к ошибочным результатам, особенно при использовании коррелированных предикторов.
Новая модель искусственного интеллекта GPT-4o от OpenAI ChatGPT защищена от непреднамеренной имитации голоса, что отражает сложность безопасного использования чат-ботов с искусственным интеллектом. В карточке системы указаны редкие случаи, когда во время тестирования режим Advanced Voice Mode имитировал голос пользователя без разрешения.
Автор реализует модель логистической регрессии с использованием эволюционной оптимизации на языке C# на наборе данных для проверки подлинности банкнот, добиваясь высокой точности на тестовых данных. Процесс эволюционной оптимизации предполагает создание популяции возможных решений и их мутацию для поиска наилучших весов и смещений для модели.
OpenAI вводит структурированные выходные данные в моделях gpt-4o-2024-08-06, расширяя возможности LLM-приложений. Реализация схемы JSON для детерминированных выводов в приложениях с API OpenAI или пакетом Outlines.
Компания Google DeepMind представила роботизированного игрока в настольный теннис с искусственным интеллектом, продемонстрировав потенциал машин в освоении сложных физических задач. Система, получившая название "AlphaPong", выигрывает 45 % матчей у человека, что стало важной вехой в обучении и управлении роботами.
Компания Twilio в сотрудничестве с AWS разработала виртуального помощника для аналитиков данных, используя Amazon Bedrock и RAG для исследования данных на естественном языке. Инструмент AskData от Twilio экономит время, преобразуя вопросы пользователей в SQL-запросы, повышая эффективность и удобство работы аналитиков данных.
Деревья решений могут быть более точными и интерпретируемыми с помощью новой техники, что повышает их эффективность. Исследования в области интерпретируемого ИИ направлены на то, чтобы сделать деревья решений более эффективными и точными при меньших размерах.
Димитрис Берцимас, назначенный заместителем проректора по открытому обучению Массачусетского технологического института, стремится преобразовать преподавание с помощью цифровых технологий по всему миру. Берцимас, известный профессор в области оптимизации и машинного обучения, будет курировать разнообразные продукты, предлагаемые MIT Open Learning.
Британское управление по контролю за качеством пищевых продуктов и услуг (CMA) проверит инвестиции Amazon в Anthropic в размере 4 млрд долларов, что станет частью серии расследований, посвященных технологическим связям. Предварительное расследование начато с целью определения необходимости углубленного изучения ситуации антимонопольным органом.
Краткое содержание статьи: узнайте, как использовать LightGBM для обнаружения аномалий, нормализуя и кодируя данные, создавая автокодировщик с модулями множественной регрессии для предсказания входных векторов и выявляя аномалии для анализа ошибок реконструкции. Учителя математики, вдохновляющие на карьеру в области математики и информатики, с вымышленными персонажами-профессорами из классичес...
Исследователи Массачусетского технологического института разработали алгоритм EES, позволяющий роботам самостоятельно тренироваться и совершенствовать навыки. Протестированный на роботе Spot компании Boston Dynamics, EES продемонстрировал быстрый прогресс в таких задачах, как манипулирование и подметание.
Руководители должны взять на себя ответственность за результаты работы ИИ-продуктов, а не обвинять разработчиков. Практический подход имеет решающее значение для создания успешных моделей ИИ, но требует больше усилий и понимания.
Более 200 000 бесед с чатботами выявили удивительное применение: "пикантные ролевые игры". Грязные разговоры ИИ, представленные в 2022 году, привлекают внимание.
Инженеры по ИИ и прикладные специалисты по изучению данных адаптируются к меняющемуся ландшафту оперативной инженерии и росту ИИ, ориентированного на действия. Внедрение RAG и моделей с открытым исходным кодом, таких как Semantic Kernel, меняет эти роли, требуя новых навыков для оптимальной работы.