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

Повышение устойчивости чатботов с помощью Amazon Lex

Amazon Lex представляет функцию Global Resiliency, позволяющую беспрепятственно реплицировать ботов по регионам для повышения доступности. Разработчики могут легко включить эту функцию, чтобы обеспечить бесперебойное обслуживание и минимизировать время простоя.

Мастерство обнаружения аномалий с помощью ансамблевого обучения

Модель Isolation Forest использует ансамблевое обучение для эффективного обнаружения аномалий в высокоразмерных данных путем выделения редких наблюдений. Она случайным образом выбирает признаки для изоляции выбросов, что делает ее надежной и точной для обнаружения аномалий.

Бум искусственного интеллекта стимулирует рост облачного бизнеса Microsoft

Доходы Microsoft от Azure выросли на 22 % благодаря акценту на искусственный интеллект, что превзошло ожидания. По прогнозам генерального директора Сатьи Наделлы, объем бизнеса, связанного с искусственным интеллектом, достигнет 10 млрд долларов, что ознаменует самый быстрый рост в истории компании.

Улучшенные трансформеры: Сила расширенных позиционных вкраплений

Архитектура трансформатора улучшает производительность модели, решая проблемы дальних зависимостей с помощью механизма самовмещения. Позиционные вкрапления кодируют структуру последовательности, улучшая способность модели понимать порядок в данных.

Подводные камни предварительной обработки: Утечка данных: демистификация

Предварительная обработка данных может привести к их утечке, что повлияет на точность модели. Будьте осторожны с методами интерполяции недостающих значений, чтобы избежать утечки.

Основные сведения о данных за пределами искусственного интеллекта

Посещение конференций по данным и общение с сообществом играют решающую роль в совершенствовании навыков аналитика. Сдерживание расходов и окупаемость данных - важнейшие аспекты управления данными, влияющие на эффективность и бюджет команд по работе с данными.

Программа постдоков MIT по искусственному интеллекту ускоряет междисциплинарные инновации

Вычислительный колледж Шварцмана Массачусетского технологического института запускает программу постдокторской стипендии Тайебати, посвященную ИИ в научных исследованиях и музыке. Программа, получившая поддержку в размере 20 миллионов долларов, направлена на расширение возможностей лучших постдоков для междисциплинарных исследований и сотрудничества.

Эффективная k-NN регрессия в C#

Регрессия K-nearest neighbors предсказывает значения, находя ближайших соседей в обучающих данных, и достигла точности 79,50% в демо-версии. В отличие от других методов, регрессия k-NN не создает математическую модель, а использует обучающие данные как саму модель.

Танцы с искусственным интеллектом: прыжок в будущее

Танцевальная постановка Lilith.Aeon от AΦE, управляемая искусственным интеллектом, бросает вызов традиционным танцевальным нормам с помощью ИИ-перформеров. Хореографы Накамура и Лекок стремятся улучшить повествование с помощью иммерсивного опыта с искусственным интеллектом, VR и AR.

Взломать код: Python и уравнения

В математической дуэли Python против итальянского Ренессанса рассматриваются решения в замкнутой форме. Узнайте, когда уравнения можно решить и как обмануть, используя SymPy для поиска замкнутых выражений. Узнайте, какие уравнения не поддаются решению в замкнутой форме, а также о том, каких комбинаций следует избегать.

Оптимизация обработки документов с помощью потоков Amazon Bedrock Prompt Flows

Интеллектуальная обработка документов (IDP) на базе AI/ML революционизирует процесс обработки документов на производстве, в финансовой сфере и здравоохранении. Amazon Bedrock Prompt Flows обеспечивает масштабируемое, экономически эффективное и автоматизированное извлечение и обработку данных из документов с помощью бессерверных технологий и управляемых сервисов.

Преодоление барьеров в математическом мышлении

Реферат: В статье, посвященной рассуждениям LLM, ставятся под сомнение математические возможности моделей искусственного интеллекта и выявляются различия в их производительности. Не все модели одинаково успешны, что указывает на возможные проблемы с загрязнением данных и необходимость использования синтетических данных.

Подводные камни конфиденциальности: Пределы минимизации данных

Принцип минимизации данных в машинном обучении предполагает сбор только основных данных для снижения рисков конфиденциальности. Нормативные акты по всему миру требуют ограничения целей и релевантности данных для оптимальной защиты информации.