LLM позволяют получать самые современные результаты при минимальном количестве данных. Amazon SageMaker JumpStart упрощает тонкую настройку и развертывание моделей для задач NLP.
Meta исследует Federated Learning with Differential Privacy для повышения конфиденциальности пользователей путем обучения ML-моделей на мобильных устройствах, добавляя шум для предотвращения запоминания данных. Проблемы включают балансировку меток и замедленное обучение, но новая архитектура системы Meta направлена на решение этих проблем, позволяя масштабировать и эффективно обучать модели на...
Управление модельными рисками (MRM) в финансовой сфере имеет решающее значение для управления рисками, связанными с использованием моделей машинного обучения для принятия решений в финансовых учреждениях. Weight & Biases может повысить прозрачность и скорость рабочего процесса, снизив вероятность значительных финансовых потерь.
Откройте для себя возможности прогнозирования будущего с помощью анализа временных рядов и прогнозирования. Узнайте, как анализировать тенденции данных и делать точные прогнозы с помощью Python и статмоделей.
Veritone, калифорнийская компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте, предлагает мощные ИИ-решения для обработки мультимедиа и не только. Они расширяют возможности поиска медиафайлов с помощью новых методов искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта.
Разработка моделей машинного обучения похожа на выпечку - небольшие изменения могут оказать большое влияние. Отслеживание экспериментов очень важно для отслеживания входных и выходных данных, чтобы найти наиболее эффективную конфигурацию. Организация и протоколирование экспериментов ML помогает не упустить из виду, что работает, а что нет.
Реестр моделей ML: Централизованный центр хранения, каталогизации и развертывания моделей для команд ML, обеспечивающий эффективное сотрудничество и беспрепятственное управление моделями. Weights & Biases Model Registry упрощает разработку, тестирование, развертывание и мониторинг моделей для повышения продуктивности ML-деятельности.
Виртуальные деловые совещания не заставят себя ждать: ожидается, что к 2024 году 41 % из них будут гибридными или виртуальными. Автоматизируйте резюме совещаний с помощью искусственного интеллекта для эффективного сосредоточения и повышения производительности.
Гиперпараметры в ML существенно влияют на производительность модели. Автоматизированная оптимизация гиперпараметров может повысить эффективность модели.
Специалист доктор Карина Поповичи использует искусственный интеллект, чтобы определить до 40 поддельных картин на eBay, включая «Моне» и «Ренуара». Передовая технология показывает шокирующие результаты при определении подлинности произведений искусства.
За арест «LockBitSupp», выданного за Дмитрия Юрьевича Хорошева, лидера группы разработчиков вымогательского ПО LockBit, назначена награда в 10 миллионов долларов. По данным прокуратуры, Хорошев вымогал 500 миллионов долларов у 2500 жертв, причинив миллиардный ущерб по всему миру.
Соблюдение нормативных требований имеет решающее значение в финансовой сфере для защиты клиентов, учреждений и экономики. Использование таких инструментов, как Weights & Biases, помогает обеспечить соответствие финансовых моделей, управляемых искусственным интеллектом, нормативным стандартам, способствуя прозрачности и честности в этом секторе.
Эффективные стратегии обнаружения мошенничества с использованием искусственного интеллекта имеют решающее значение для предотвращения финансовых потерь в банковском секторе. С такими видами мошенничества, как кража личных данных, мошенничество с транзакциями и кредитное мошенничество, можно бороться с помощью передовой аналитики и мониторинга в режиме реального времени.
PCA используется для снижения размерности и кластеризации станций Taipei MRT на основе данных о почасовом трафике. Анализ моделей движения и кластеризация выявляют сходство в пропорциях пассажиров в течение дня.
Такие термины, как "одноразовое обучение", "малоразовое обучение", "нулевое обучение" и "тонкая настройка" в ИИ имеют разные определения. Среди методов - сиамские сети, метаобучение, не зависящее от модели, и включение вспомогательных данных для классификации.