Аналитика данных может помочь компаниям в создании устойчивых стратегий за счет согласования различных целей между отделами. Один из примеров иллюстрирует, как аналитические модели поддерживают «зеленые» инициативы при разработке экономически эффективных и экологичных сетей цепочек поставок.
Gradient boosting regression (GBR) использует деревья решений для предсказания значений. Демонстрация на Python демонстрирует точность GBR в предсказании синтетических данных, совпадающих с результатами из библиотеки scikit. XGBoost и LightGBM - популярные библиотеки GBR для энтузиастов машинного обучения.
Авторы, в том числе Сара Сильверман, обвиняют генерального директора Meta Марка Цукерберга в том, что он одобрил использование пиратских наборов данных книг для обучения искусственного интеллекта. Внутренние коммуникации свидетельствуют о том, что одобрение было получено, несмотря на предупреждения внутри компании.
Исследователи MIT CSAIL создали систему искусственного интеллекта, которая имитирует человеческие вокальные звуки без обучения, вдохновляясь когнитивной наукой. Этот прорыв может привести к созданию более интуитивных интерфейсов звукового дизайна, реалистичных персонажей ИИ и инновационных методов изучения языка.
Deep Instinct предлагает DSX, передовое решение для кибербезопасности, использующее глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект для защиты от вредоносных программ и программ-вымогателей в режиме реального времени. Инструмент DIANNA на базе Amazon Bedrock расширяет возможности SOC-команд, обеспечивая быстрый анализ известных и неизвестных угроз и решая ключевые задачи в условиях ра...
Статья демонстрирует Random Forest Regression и Bagging Regression на C# для Microsoft Visual Studio Magazine. В ней объясняется, как ансамбль деревьев решений позволяет избежать чрезмерной подгонки и улучшить прогнозы.
ИИ-профили Meta не обладают самосознанием, что вызывает этические опасения. Билль о правах ИИ, разработанный Белым домом, требует прозрачности во взаимодействии ИИ.
Профессор Джон Макдермид подчеркивает необходимость того, чтобы регулирующие органы имели возможность отзывать модели ИИ и оценивать опережающие индикаторы риска, чтобы снять опасения Джеффри Хинтона по поводу опасностей ИИ. Совместные исследования и разработка ИИ для обеспечения безопасности имеют решающее значение для снижения рисков, выходя за рамки тестирования «красных команд» после разра...
Элон Маск предлагает использовать самообучающиеся синтетические данные, поскольку ИИ-компании сталкиваются с нехваткой данных. Некоторые предостерегают от потенциального «краха модели».
Байесовское A/B-тестирование бросает вызов традиционным методам, используя предварительные убеждения для динамической оценки вероятности. Автор делится идеями из академического и профессионального опыта, подчеркивая преимущества и недостатки байесовского тестирования.
Amazon Bedrock позволяет пользователям импортировать пользовательские модели, такие как Mistral Flan и Meta Llama, обученные в SageMaker, для использования по требованию. Это упрощает процесс, предлагая экономически эффективное решение для создания генеративных приложений ИИ с высокопроизводительными моделями.
Сгенерированные искусственным интеллектом «помои» захватывают интернет, а такие платформы, как Facebook, поощряют их распространение. Подлинный человеческий контент становится редким товаром, поскольку посты, сгенерированные искусственным интеллектом, доминируют на таких платформах, как LinkedIn, и новостных сайтах.
В 2025 году ИИ будет определять стратегические инициативы компаний, влияя на формы собственности, аутсорсинг и удаленную работу. Взаимодействие между этими аспектами имеет решающее значение для успешного внедрения ИИ, при этом возникают различные организационные архетипы.
Подросток из Сиднея попал под следствие за использование искусственного интеллекта для создания и распространения поддельных изображений студенток. Задействована полиция.
Сложность стратегического VC-измерения (SVC) возрастает с увеличением функций затрат по экземплярам, доводя их до бесконечности. Линейные классификаторы с функциями затрат могут отличаться от канонических аналогов, что влияет на сложность классификации.