Профессор Стивен Хокинг предупредил об опасностях, связанных с развитием ИИ. Франция и Индия проведут саммит по стандартам безопасности ИИ.
DWP рассматривает возможность использования искусственного интеллекта для обработки 25 000 ежедневных писем и электронных сообщений от уязвимых заявителей на получение пособий. Британская система социального обеспечения отказывается от прототипов ИИ из-за «фальстартов».
China's DeepSeek unveils R1 AI rivaling OpenAI at fraction of cost. Unregulated competition raises catastrophe risk, challenges US dominance.
Пол Маккартни предупреждает, что искусственный интеллект может навредить художникам в случае изменения закона об авторском праве. Предложения могут помешать творчеству.
В США растет число отказов в страховом покрытии из-за алгоритмов искусственного интеллекта; новые инструменты искусственного интеллекта генерируют автоматические апелляции. Эксперты в области здравоохранения призывают к реформированию системы, чтобы контролировать цены и улучшить охват населения.
New AI-generated executive summaries simplify the world, removing complexities. Google searches now offer machine-generated replies before real-world links.
Генеративные помощники ИИ сталкиваются с проблемами безопасности при развертывании на производстве. AWS предлагает схему оценки средств контроля безопасности для различных типов приложений. OWASP Top 10 for LLMs помогает понять и смягчить угрозы в приложениях генеративного ИИ.
Стартап Station A, основанный выпускниками Массачусетского технологического института, упрощает внедрение экологически чистой энергии для предприятий. Платформа предлагает рынок для анализа, торгов и выбора поставщиков, сотрудничая с крупными компаниями по недвижимости для сокращения углеродного следа.
Машинное обучение способствует развитию мобильной рекламы и игровой индустрии благодаря нейронным сетям для предсказания кликов. Ведущие игроки, такие как Applovin, инвестируют миллиарды в привлечение пользователей, переходя на глубокое обучение для повышения производительности.
Работа Джеффри Хинтона, получившего Нобелевскую премию, по ограниченным машинам Больцмана (RBM), объяснена и реализована в PyTorch. RBM - это модели обучения без контроля для извлечения значимых признаков без выходных меток, использующие энергетические функции и распределения вероятностей.
Узнайте, как подходить к проектам по анализу данных как профессионал: Определите проблему, установите ожидания и эффективно подготовьтесь к получению значимых результатов. Четкое определение целей и правильное планирование являются залогом успеха проектов по анализу данных.
Модели машинного обучения достигли больших успехов, но их сложность может мешать интерпретации. Модели человеческих знаний предлагают решение проблемы путем преобразования данных в простые, применимые на практике правила, повышая доверие и удобство использования в различных областях. Этот подход особенно ценен для таких специалистов, как врачи, позволяя извлекать ясные выводы из сложных данных...
Аналитики данных сталкиваются с путаницей в различиях между продуктовой аналитикой и маркетинговой аналитикой. Product Analytics улучшает пользовательский опыт, в то время как Marketing Analytics фокусируется на привлечении новых пользователей.
Автоматизируйте прикрепление пользовательских образов Docker к доменам Amazon SageMaker Studio для повышения производительности и безопасности. Разверните конвейер с помощью AWS CodePipeline, чтобы упростить процесс создания и прикрепления образов.
Практические проекты по машинному обучению выявляют проблемы при переходе к производству. Оптимизируйте производительность моделей, согласовывая функции потерь и метрики с приоритетами бизнеса.