Краткое содержание: Узнайте, как создаются и обучаются большие языковые модели (LLM). Изучите предварительное обучение, токенизацию и обучение нейронных сетей в GPT4.
Честность в вероятностных прогнозах - ключ к тому, чтобы избежать необъективных прогнозов. Линейные правила подсчета очков могут стимулировать нечестность, что приводит к плохо откалиброванным машинным прогнозам. Книга Дэвида Шпигельхальтера подчеркивает важность штрафования за уверенные, но ошибочные убеждения для получения непредвзятых оценок.
Современные модели больших языков обрабатывают разнообразные данные аналогично семантическому центру человеческого мозга, считают исследователи Массачусетского технологического института. Полученные результаты могут привести к усовершенствованию будущих моделей для работы с различными языками и задачами.
Кая Скоделарио блистает в пьесе Бо Уиллимона на тему искусственного интеллекта в лондонском театре Хэмпстед. Несмотря на захватывающий сюжет, постановке Эллен МакДугалл не хватает напряжения и она проваливается.
Узнайте, как с помощью ИИ-подсказок и LLM выполнить семантическую кластеризацию сообщений на форуме пользователей быстрее и с меньшими усилиями. В этом руководстве, вдохновленном Clio, используются общедоступные сообщения Discord для анализа разговоров о технической помощи.
Безопасность велосипедистов становится все более актуальной из-за опасных столкновений с транспортными средствами. Решение на основе машинного обучения Amazon Rekognition помогает велосипедистам распознавать близкие столкновения и способствует безопасности дорожного движения.
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.
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.
Причинно-следственные рассуждения позволяют выявить взаимосвязи в данных, избегая их неверного толкования. Понимание истории, лежащей в основе данных, очень важно для более эффективного анализа.
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.
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.
Такие достижения науки о данных, как Transformer, ChatGPT и RAG, меняют технологию. Понимание эволюции НЛП является ключевым для начинающих специалистов по работе с данными.
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.
Эксперты расходятся во мнениях о будущих технологических угрозах и настоящих опасностях. Мария Ресса предупреждает о негативном влиянии больших технологий на общество.
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.