Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Unlocking Data Insights: Использование Text2SQL и генеративного ИИ

Генеративный ИИ раскрыл потенциал ИИ, включая генерацию текста и кода. Одна из развивающихся областей - использование NLP для генерации SQL-запросов, что делает анализ данных более доступным для нетехнических пользователей.

Освобождение силы GenAI: 5 суровых истин для технологических лидеров

Технологии GenAI пользуются большим спросом, но построить модель, обеспечивающую ценность для бизнеса, очень сложно. Быстрая интеграция не поможет, поэтому ключевым фактором является дифференциация. Высококачественные собственные данные - вот отличительный фактор успеха GenAI.

Раскрытие возможностей LoRA: навигация по пути к эффективности параметров

Узнайте, как добиться эффективности параметрирования при тонкой настройке с помощью LoRA, включая стратегии адаптации линейных модулей и оптимизации скорости обучения. В этой статье рассматриваются продуманные проектные решения, которые могут повысить производительность модели, загрузку памяти GPU и скорость обучения, обеспечивая более тонкое понимание и больший контроль.

Ускорение на пути к светлому будущему: Новогодний город Blendeered в стиле NVIDIA

Педро Соарес (Pedro Soares), известный как Blendeered, демонстрирует свою потрясающую новогоднюю анимацию на тему NVIDIA, подчеркивая силу технологических инноваций и влияние NVIDIA Studio на создание контента. Используя Blender и графический процессор NVIDIA GeForce RTX 4090, Blendeered создает футуристическую городскую сцену с помощью рендеринга в реальном времени, трассировки лучей OptiX и ...

Ликвидация разрыва: взгляд хирурга на ИИ в здравоохранении

В статье обсуждается растущий разрыв между клинической практикой и исследованиями ИИ в здравоохранении, подчеркивается недостаточное участие и сотрудничество врачей. В ней подчеркивается необходимость практического подхода к определению актуальных проблем и оценке того, может ли ИИ разработать лучшие решения в здравоохранении.

ИИ вдохнул новую жизнь в раннего Микки Мауса: Изучение общественного достояния

ИИ-экспериментаторы быстро воспользовались преимуществами трех ранних мультфильмов о Микки Маусе, ставших общественным достоянием в США, и использовали модель ИИ, обученную на этих мультфильмах, для создания новых неподвижных изображений Микки Мауса, Минни Маус и Пег Лег Пита. Хотя результаты иногда искажаются, эти первые эксперименты демонстрируют потенциал интеграции персонажей, являющихся о...

Усильте свои точно настроенные модели с помощью прямой оптимизации предпочтений

Повысьте производительность контролируемых моделей с тонкой настройкой, используя Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) для устранения предвзятости и токсичности. NeuralHermes-2.5, настроенный с помощью прямой оптимизации предпочтений (DPO), значительно улучшает производительность базовой модели на Open LLM Leaderboard.

Раскрытие истины: тестирование оценок производительности машинного обучения с помощью mlscorecheck

В статье рассматривается использование пакета Python mlscorecheck для проверки соответствия заявленных оценок производительности машинного обучения и экспериментальных установок. Пакет mlscorecheck предоставляет численные методы для определения того, могут ли заявленные оценки быть результатом заявленного эксперимента.

Раскрытие скрытой предвзятости: усовершенствование деревьев принятия решений и случайных лесов

В недавнем исследовании изучается, как деревья решений и случайные леса, широко используемые в машинном обучении, страдают от предвзятости из-за предположения о непрерывности признаков. В исследовании предложены простые методы, позволяющие уменьшить эту погрешность. Результаты показали, что при зеркальном отражении признаков эффективность ухудшается на 0,2 процентных пункта.

Ускорение глубокого обучения: Unleashing the Power of Momentum, AdaGrad, RMSProp & Adam

В этой статье рассматриваются методы ускорения в нейронных сетях, подчеркивается необходимость более быстрого обучения в связи со сложностью моделей глубокого обучения. В ней представлена концепция градиентного спуска и отмечены ограничения, связанные с его медленной скоростью сходимости. Затем в статье представлен Momentum - алгоритм оптимизации, использующий экспоненциально скользящее средне...

Революционный музыкальный ИИ: 3 прорыва, которые стоит ожидать в 2024 году

2024 год может стать переломным моментом для музыкального ИИ благодаря прорывам в области генерации текста в музыку, музыкального поиска и чат-ботов. Однако эта область все еще отстает от речевого ИИ, и для революции в музыкальном взаимодействии с помощью ИИ необходимы достижения в области гибкого и естественного разделения источников.

Demystifying Principal Component Analysis (PCA) with C#: Упрощение снижения размерности для обнаружения аномалий, визуализации и машинного обучения

Анализ главных компонент (PCA) - это сложная техника, используемая для уменьшения размерности, которая включает в себя две основные методики: классическую и неклассическую. В статье обсуждаются проблемы реализации PCA с использованием классической техники и демонстрируется реализация на C# на подмножестве набора данных Iris Dataset.

Освоение многомасштабных графиков с помощью Matplotlib: Пошаговое руководство

Узнайте, как создавать масштабные графики в matplotlib для улучшения визуализации данных, сосредоточившись на данных о количестве осадков в Техасе. В этом учебном пособии используется подход, ориентированный на код, и рассматриваются такие события, как небольшой ливень, большой ливень и небольшие осадки.

Голосовой помощник: безопасное взаимодействие с локально работающим LLM

Создайте свой собственный голосовой помощник по кодированию с помощью открытой Большой языковой модели (LLM), например HuggingFace. Этот проект позволяет вам голосово взаимодействовать с LLM, сохраняя конфиденциальность своей работы.

Реализация ArgSort() в C#: Сортировка массивов и списков с легкостью

В статье показано, как реализовать функцию ArgSort() на языке C#, приведены примеры кода для массивов и списков. Подчеркивается наличие перегрузки C# Array.Sort(a,b), которая позволяет выполнять сортировку по значениям в массиве.