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

Скрытые опасности слепого A/B-тестирования всего подряд

Ведущие специалисты по экспериментам советуют тестировать все подряд, но неудобные истины об A/B-тестировании показывают его недостатки. Такие компании, как Google, Amazon и Netflix, успешно внедрили A/B-тестирование, но слепое следование их правилам может привести к путанице и катастрофе для других компаний.

Революционный рендеринг в реальном времени: DLSS 3.5 поднимает рендеринг D5 на новую высоту

NVIDIA Studio представляет DLSS 3.5 для реалистичной трассировки лучей в D5 Render, улучшая качество редактирования и повышая частоту кадров. Художник Майкл Гилмур (Michael Gilmour) демонстрирует потрясающие зимние чудеса в длинных видеороликах, предлагая зрителям спокойствие и расслабление.

Возвышение гауссового сплиттинга: Революция в пространстве аватаров

Недавний всплеск популярности работ с гауссовым сплетом, включая GaussianAvatars и MonoGaussianAvatar, совершает революцию в области цифрового человека. Гауссово напыление предлагает визуально потрясающее качество, высокую частоту кадров и простоту редактирования, что делает его мощным методом представления 3D-сцен.

Оптимизация операций ML в масштабе с помощью ускорителя Machine Learning Ops от PwC

Ускоритель PwC Australia Machine Learning Ops Accelerator, построенный на базе собственных сервисов AWS, упрощает процесс внедрения ML-моделей от разработки до производственного развертывания в масштабе. Ускоритель включает семь ключевых интегрированных возможностей для обеспечения непрерывной интеграции, непрерывной доставки, непрерывного обучения и непрерывного мониторинга моделей ML.

Использование возможностей Google Gemini: модели искусственного интеллекта на кончиках ваших пальцев

Gemini - это семейство больших моделей искусственного интеллекта от Google, включая Ultra, Pro и Nano. В статье рассматривается тестирование Gemini-Pro с помощью Google AI Studio, блокнота Jupyter и Python, демонстрируется его способность генерировать контент и отвечать на вопросы.

Разблокирование информации в режиме реального времени: MongoDB и SageMaker Canvas революционизируют процесс принятия решений

В статье рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются отрасли, не имеющие прогнозов в реальном времени, такие как финансы, розничная торговля, управление цепочками поставок и логистика. В ней подчеркивается потенциал использования управления данными временных рядов в MongoDB и Amazon SageMaker Canvas для преодоления этих проблем и принятия решений на основе данных.

Хроники искусственного интеллекта: Разгадка шумихи и влияния 2023 года

Генеративный искусственный интеллект в 2023 году захватил технологическую индустрию, доминируя в заголовках и вызывая споры. На фоне появления фигур, связанных с ИИ, у нетехнических людей возникает путаница в том, кому доверять, какие продукты ИИ использовать и представляет ли ИИ угрозу для их жизни и работы. Кроме того, неумолимый темп исследований в области машинного обучения продолжает вызы...

ISO 42001: повышение уровня ответственного ИИ для глобального доверия

AWS подчеркивает важность ответственной практики ИИ и объявляет о своем намерении принять ISO 42001, международный стандарт управления системами ИИ в организациях, чтобы заслужить доверие общественности. AWS активно сотрудничает с международными заинтересованными сторонами для улучшения стандартов ИИ и призывает организации продемонстрировать свою приверженность к совершенству в ответственной ...

Учет рыбы в плотинах гидроэлектростанций: Учет сложностей и взаимодействие с заинтересованными сторонами

В этой статье рассматриваются сложности подсчета рыбы, проходящей через крупные плотины гидроэлектростанций, и проблемы координации работы по созданию наборов данных с участием человека. В ней подчеркивается важность соблюдения правил, установленных Федеральной комиссией по регулированию энергетики, и потенциальное влияние плотин гидроэлектростанций на популяции рыб.

Раскрытие аномалий: Сравнительный анализ методов обнаружения выбросов

В этой статье рассматриваются алгоритмы машинного обучения для выявления выбросов и их применение к статистике биты Главной лиги бейсбола на 2023 год. Сравниваются четыре алгоритма: Elliptic Envelope, Local Outlier Factor, One-Class Support Vector Machine with Stochastic Gradient Descent и Isolation Forest. Цель - получить представление об их поведении и ограничениях, чтобы определить, какой а...

Сила экспоненциальной скользящей средней: Понимание анализа временных рядов

В этой статье рассматривается логика, лежащая в основе фундаментального алгоритма градиентного спуска, и особое внимание уделяется экспоненциальной скользящей средней. В ней рассматривается мотивация метода, его формула и математическая интерпретация распределения весов.

Оптимизация настроек компилятора Rust для максимальной производительности

В этой статье рассказывается о том, как проводить бенчмаркинг с помощью крейта criterion и как проводить бенчмаркинг с различными настройками компилятора, что позволяет получить представление о влиянии производительности и провести сравнение между процессорами. В качестве примера используется крейт range-set-blaze для измерения настроек SIMD, уровней оптимизации и различных длин входных данных.

Раскрытие потенциала ML: Создание решений без кода с помощью Amazon DocumentDB и SageMaker Canvas

Компания Amazon объявила об интеграции Amazon DocumentDB с Amazon SageMaker Canvas, позволяющей пользователям строить ML-модели без кодирования. Эта интеграция позволяет компаниям анализировать неструктурированные данные, хранящиеся в Amazon DocumentDB, и создавать прогнозы, не прибегая к услугам специалистов по разработке данных и науке о данных.

Ускорение кода Rust с помощью SIMD: 9 правил для ускорения (часть 2)

В 7 раз увеличиваем потребление данных в range-set-blaze Crate за счет делегирования вычислений маленьким крабам. Правило 7: используйте критериальный бенчмаркинг для выбора алгоритма и обнаружите, что LANES (почти) всегда должен быть 32 или 64.

Раскрытие возможностей RAG: усиление стабильной диффузии текста к изображениям

Генерация текста в изображения - быстро развивающаяся область ИИ, а Stable Diffusion позволяет пользователям создавать высококачественные изображения за считанные секунды. Использование технологии Retrieval Augmented Generation (RAG) улучшает подсказки для моделей Stable Diffusion, позволяя пользователям создать собственного помощника ИИ для генерации подсказок.