Узнайте, как точно настроить модель Audio Spectrogram Transformer для эффективной классификации аудио, используя собственные данные с помощью Hugging Face Transformers. Предварительно обученные модели AST обеспечивают надежность и гибкость, позволяя получать лучшие результаты благодаря тонкой настройке с учетом конкретных данных для таких отраслевых приложений, как предиктивное обслуживание и ...
Калифорния инвестирует 250 миллионов долларов в новости и исследования в области ИИ, финансируемые штатом и технологическими компаниями. Большая часть средств будет направлена на поддержку новостных организаций, начиная с 2025 года.
Condé Nast сотрудничает с OpenAI для интеграции контента из Vogue, Wired и New Yorker в продукты ChatGPT и SearchGPT. OpenAI заключает сделки с такими крупными издательствами, как журнал Time и Financial Times, на предоставление доступа к текстовым архивам.
Противоречивые твиты Элона Маска, исследование ИИ, опровергающее экзистенциальные угрозы, и обвинение Nvidia в «неосновательном обогащении» за счет использования видео с YouTube для обучения ИИ. Иск требует статуса коллективного иска для создателей контента.
Amazon SageMaker Data Wrangler и Canvas объединяются в рабочую среду без кода для подготовки данных и развертывания ML-моделей. Пользователи могут легко перенести существующие потоки Data Wrangler в Canvas, оптимизировав рабочий процесс ML.
Procreate отказывается от генеративного искусственного интеллекта в связи с этическими проблемами, а генеральный директор Джеймс Куда выступает против использования технологий в художественной индустрии. Компания выступает против дегуманизирующего воздействия искусственного интеллекта, ставя во главу угла человечность в творческом процессе.
Австралийский регулятор конфиденциальности прекратил преследование компании Clearview AI, несмотря на то, что она не соблюдала требования по удалению изображений лиц австралийцев. Clearview AI утверждает, что база данных насчитывает более 50 миллиардов лиц, взятых из интернета, включая социальные сети.
Узнайте о моделях квантильной регрессии со штрафами в python, в том числе о преимуществах по сравнению с традиционной регрессией по методу наименьших квадратов. Исследуйте квантильную регрессию в высоких измерениях с помощью пакета robust asgl, уделяя особое внимание адаптивной пенализации Лассо для получения более глубоких выводов.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, обладают возможностями, превосходящими человеческие, что заставляет задуматься о степени их понимания. LLM предсказывают вероятность текста на основе контекста, демонстрируя впечатляющие подвиги, но не обладая базовыми человеческими способностями.
Amazon SageMaker Ground Truth автоматизирует маркировку данных, объединяя человеческих аннотаторов с машинным обучением, сокращая время и затраты. Новая функция ограничивает доступ к предварительно назначенным URL-адресам на основе IP-адреса работника или конечной точки VPC, повышая безопасность данных для задач маркировки.
Авторы Андреа Бартц, Чарльз Грэбер и Кирк Уоллес Джонсон подали в суд на компанию Anthropic за неправомерное использование их книг для обучения ИИ-чатбота Claude. В жалобе утверждается, что компания использовала пиратские версии произведений для обучения чатбота.
Исследователи утверждают, что точность скрининга детей младше 2 лет на аутизм с помощью машинного обучения ИИ составляет 80%, что дает потенциальные преимущества.
Cohere Rerank 3 Nimble FM улучшает системы корпоративного поиска, повышая скорость и точность за счет эффективного упорядочивания релевантных документов. Amazon SageMaker JumpStart предоставляет доступ к предварительно обученным моделям, таким как Cohere Rerank 3 Nimble, что позволяет настраивать их для конкретных случаев использования, не начиная работу с нуля.
Классификатор ближайших соседей использует прошлый опыт для составления прогнозов, имитируя принятие решений в реальном мире. Модель K Nearest Neighbor предсказывает на основе класса большинства ближайших точек данных, что делает ее интуитивно понятной и легкой для восприятия.
Реализация AdaBoost с нуля на Python и C# для бинарной классификации с использованием пней решений. AdaBoost отлично справляется с ненормированными данными и требует настройки только количества слабых обучающих элементов.