Регуляризация высокоразмерных пространств с различными коэффициентами для каждой переменной с помощью аппроксимированной Лапласом байесовской оптимизации в логистической регрессии. Сравнение с сеточным поиском для оптимального выбора коэффициентов регуляризации в примере бинарной классификации.
Министр технологий Питер Кайл стремится сделать Великобританию лидером в области ИИ, уравновесив экономический рост с вопросами безопасности в Интернете. Убедить гигантов Кремниевой долины поддержать революцию ИИ в условиях политической напряженности - непростая задача для лейбористского правительства.
Оценка модели выходит за рамки точности при калибровке модели. Узнайте, как оценить надежность прогнозов и доверительные оценки вероятности. Калибровка гарантирует, что модели отражают истинную вероятность правильных прогнозов, что очень важно для реальных приложений.
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.
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.
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.
ИИ-профили Meta не обладают самосознанием, что вызывает этические опасения. Билль о правах ИИ, разработанный Белым домом, требует прозрачности во взаимодействии ИИ.
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...
Элон Маск предлагает использовать самообучающиеся синтетические данные, поскольку ИИ-компании сталкиваются с нехваткой данных. Некоторые предостерегают от потенциального «краха модели».
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...
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.
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.
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.