Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд удостоены Нобелевской премии 2024 года за создание искусственных нейронных сетей, вдохновленных мозгом. Их работа произвела революцию в возможностях ИИ благодаря функциям хранения памяти и обучения, имитирующим человеческое познание.
Реализация логистической регрессии с помощью JavaScript для предсказания пола в зависимости от возраста, штата, дохода и политических взглядов. Обучение с помощью пакетного градиентного спуска позволяет получить модель с точностью 75 % на тестовых данных.
Переход от инженера-программиста к инженеру машинного обучения в компаниях FAANG включает 7 ключевых шагов, в том числе поиск мотивации, изучение основ ML, налаживание контактов и поиск своей ниши в сфере ML. Понимание своих интересов и стратегическое использование имеющихся навыков - вот что необходимо для успешного перехода.
Прогнозирование временных рядов очень важно для предсказания будущих значений, но сталкивается с такими проблемами, как сезонность и ручная настройка. Amazon SageMaker AutoMLV2 упрощает этот процесс благодаря автоматизации, начиная с подготовки данных и заканчивая развертыванием модели.
Узнайте, как выполнять код Rust в браузере с помощью WebAssembly, обеспечивая динамические веб-страницы с преимуществами конфиденциальности. Следуйте девяти правилам переноса кода на WASM в браузер, обеспечивая успешное внедрение и интеграцию.
Предварительное обучение больших языковых моделей (LLM) с помощью библиотеки torchtitan ускоряет работу моделей, подобных Meta Llama 3, демонстрируя поддержку FSDP2 и FP8. Amazon SageMaker Model Training сокращает время и затраты, предлагая высокопроизводительную вычислительную инфраструктуру для ML.
Ускоренные вычисления NVIDIA способствуют энергоэффективным инновациям в области ИИ, значительно снижая энергопотребление и обеспечивая работу более 4 000 приложений. Агентный ИИ преобразует индустрии, автоматизируя сложные задачи и ускоряя инновации, а NVIDIA сотрудничает с такими новаторскими проектами, как поиск быстрых радиовсплесков в реальном времени с помощью ИИ.
Генеративный цифровой помощник AI на базе AWS оптимизирует процесс регистрации клиентов в банковских учреждениях, автоматизируя бумажную работу, проверку личности и обеспечивая мгновенное взаимодействие с клиентами. Такие проблемы, как ручные процессы, риски безопасности и ограниченная доступность, решаются с помощью инновационного решения, повышающего качество обслуживания клиентов и эффектив...
Исследователи из MIT, CMU и Lehigh сотрудничают в рамках финансируемой DARPA программы METALS по оптимизации многоматериальных структур для аэрокосмических применений, включая ракетные двигатели. Проект объединяет классическую механику с технологией искусственного интеллекта для проектирования сплавов с градацией по составу, что позволяет значительно повысить производительность структурных ком...
Кэширование подсказок - это переломный момент для снижения вычислительных затрат и задержек в моделях, основанных на внимании, таких как GPT. Google, Anthropic и OpenAI лидируют в разработке инновационных методов кэширования длинных подсказок, повышая эффективность и значительно снижая затраты.
Блейк Монтгомери становится новым автором TechScape и рассказывает о запрете на использование техники в средней школе и отказе от обучения искусственному интеллекту. Подпишитесь на рассылку и будьте в курсе последних технологических новостей.
Регрессор ближайших соседей упрощает прогнозирование непрерывных величин, эффективно используя KD-деревья и Ball-деревья. Наглядное руководство с примерами кода для начинающих, сфокусированное на построении и вычислениях.
Чат-боты с искусственным интеллектом могут увести людей от конспирологических убеждений, показало исследование Томаса Костелло. ИИ способен изменить убеждения, а не просто распространять дезинформацию.
Решение игры LinkedIn Queens с использованием бэктрекинга и линейных уравнений для быстрого решения менее чем за 0,1 секунды. Линейные уравнения обеспечивают более быструю альтернативу бэктрекингу для решения ограничений игры.
FormulaFeatures - это инструмент для создания интерпретируемых моделей путем автоматической разработки кратких, высокопрогнозируемых признаков. Его цель - повысить точность и интерпретируемость таких моделей, как деревья решений, улучшив видимость прогнозов.