Проверяйте модели машинного обучения с помощью 12 методов. Выберите подходящий, чтобы обеспечить точность прогнозов на основе имеющихся данных.
Разработчики на re:Invent 2024 сталкиваются с уникальными задачами физических гонок AWS DeepRacer. Переход от виртуальных к физическим гонкам представляет собой серьезную проблему из-за различий в условиях и возможностях автомобилей.
Начните с проблемы, а не с ее решения. Не навязывайте чатботам решения проблем, сосредоточьтесь сначала на бизнес-процессах.
Мэй теряет работу из-за человекоподобных роботов и проходит экспериментальную инъекцию лица, чтобы уберечься от них. Семья справляется с загрязненной окружающей средой, зависимостью от устройств в антиутопическом мире.
Крупнейшие новостные организации Канады подали в суд на OpenAI за то, что те якобы без разрешения использовали их статьи для обучения ChatGPT. Иск требует штрафных санкций и доли прибыли, а также запрета на использование статей в будущем.
Мультимодальные вкрапления объединяют текстовые и графические данные в единую модель, позволяя использовать кросс-модальные приложения, такие как создание подписей к изображениям и модерация контента. CLIP согласовывает представления текста и изображения для классификации изображений по 0-кадрам, демонстрируя возможности общих пространств вкраплений.
Компания Open Food Facts использует машинное обучение для расширения своей базы данных по продуктам питания за счет сокращения количества нераспознанных ингредиентов и повышения точности данных. Проект демонстрирует успех создания собственной модели, превосходящей существующие решения на 11 %.
Хранение древовидных структур данных в виде списков упрощает размещение узлов. Преобразование полных списков в деревья с уплотненными индексами требует явных дочерних индексов.
Собаки предпочитают гадить в направлении север-юг. Узнайте, как измерить это в домашних условиях с помощью приложения компас и статистики Байеса. Исследователь повторил исследование с собственной собакой, зафиксировав более 150 «сеансов выравнивания».
Агентный ИИ объединяет специализированных агентов для расширения возможностей. Такие крупные игроки, как Microsoft и Google, вкладывают значительные средства в исследования агентного ИИ.
Департаментам Уайтхолла не хватает прозрачности в использовании ИИ. Озабоченность возникает в связи с тем, что ИИ затрагивает миллионы жизней, примеры тому - DWP и Home Office.
LLMs.txt - это новый веб-стандарт, оптимизированный для интеллектуальных систем и быстро набирающий популярность благодаря поддержке Mintlify. Сооснователь Джереми Ховард предложил LLMs.txt, чтобы помочь системам искусственного интеллекта эффективнее понимать содержимое веб-сайтов.
Сенат рекомендует отдельный закон об искусственном интеллекте и защите творческих работников. Amazon, Google, Meta критикуют за неясность в вопросе использования австралийских данных для обучения ИИ.
Реализовал регрессию AdaBoost с нуля на C#, используя k-nearest neighbors вместо деревьев решений. Исследовали оригинальный алгоритм AdaBoost. R2 алгоритма Друкера, создав уникальную реализацию без рекурсии.
Галлюцинации в больших языковых моделях (LLM) представляют опасность в производственных приложениях, но такие стратегии, как RAG и Amazon Bedrock Guardrails, могут повысить точность и надежность фактов. Агенты Amazon Bedrock Agents предлагают динамическое обнаружение галлюцинаций для настраиваемых, адаптируемых рабочих процессов без перестройки всего процесса.