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.
Компания Элона Маска xAI представила чат-бота Grok-3, который будет конкурировать с DeepSeek, OpenAI и Google Gemini в гонке вооружений ИИ. Бот Маска с «максимальным поиском истины» стремится конкурировать с гигантами индустрии на фоне повсеместных проблем с внедрением.
Британский проект использует беспилотники, обнаружение космических лучей и искусственный интеллект для прогнозирования переломных моментов климата. Aria выделяет 81 млн фунтов стерлингов командам, которые ищут ранние сигналы о климатических катастрофах.
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.
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.
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.
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.
Эксперты расходятся во мнениях о будущих технологических угрозах и настоящих опасностях. Мария Ресса предупреждает о негативном влиянии больших технологий на общество.
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.
Причинно-следственные рассуждения позволяют выявить взаимосвязи в данных, избегая их неверного толкования. Понимание истории, лежащей в основе данных, очень важно для более эффективного анализа.
Эрик Шмидт предупреждает, что искусственный интеллект может быть использован государствами-изгоями, такими как Северная Корея, Иран или Россия, для нанесения вреда невинным людям. Бывший генеральный директор Google опасается, что технология может быть использована для создания опасного оружия, включая биологические атаки.
Вице-президент США критикует европейское регулирование на саммите AI Action Summit в Париже, предостерегая от сотрудничества с Китаем. Эммануэль Макрон признает разрушительный потенциал ИИ с помощью монтажа deepfake, подчеркивая глобальную напряженность.