Реестр моделей ML организует работу команд ML, облегчая обмен моделями, их версионирование и развертывание для ускорения совместной работы и эффективного управления моделями. Реестр моделей Weights & Biases оптимизирует деятельность ML с помощью автоматизированного тестирования, развертывания и мониторинга, повышая производительность и эффективность.
Amazon Q Business - это помощник на базе искусственного интеллекта, который помогает предприятиям раскрыть ценность данных и оптимизировать задачи. Интеграция с Microsoft SharePoint повышает производительность и эффективность совместной работы благодаря мгновенным ответам, ускорению исследований, оптимизации создания контента, автоматизации рабочих процессов и улучшению взаимодействия.
Соблюдение нормативных требований в финансовой сфере имеет решающее значение для защиты частных лиц, организаций и экономики. Использование таких инструментов, как Weights & Biases, помогает управлять развертыванием ИИ и обеспечивать соответствие нормативным стандартам, способствуя справедливости и прозрачности в финансовом секторе.
Оценки очень важны для понимания эффективности моделей ИИ. Менеджеры по продуктам должны руководить разработкой оценок, чтобы согласовать цели модели с пользовательским опытом.
Предприятия инвестируют в команды специалистов по науке о данных, чтобы использовать системы ML для достижения лучших результатов. MLOps применяет принципы DevOps для непрерывного управления крупномасштабными системами ML для улучшения взаимодействия и автоматизации.
Исследование Google: 31 % рабочих мест изолированы, 61 % преобразованы искусственным интеллектом. Две трети британских рабочих мест могут быть «улучшены» с помощью ИИ, и лишь небольшая часть подвержена риску.
Исполнители видеоигр бастуют из-за защиты искусственного интеллекта после неудачных переговоров с крупными студиями, включая Activision и Warner Bros. Вторая остановка работы для членов Sag-Aftra за почти два года.
Предсказывать будущее очень сложно, но анализ временных рядов может помочь сделать точные прогнозы. Изучите ключевые концепции и методы, используя Python и statsmodels.
Новые системы искусственного интеллекта AlphaProof и AlphaGeometry 2 почти завоевали золото на глобальном математическом конкурсе, решив сложные вопросы. Прорыв Google DeepMind приближает ИИ к победе над лучшими математиками-людьми.
Краткое содержание: Из журнала Microsoft Visual Studio Magazine вы узнаете о снижении размерности с помощью нейронного автоэнкодера на C#. Уменьшенные данные можно использовать для визуализации, машинного обучения и очистки данных, сравнивая их с эстетикой создания масштабных моделей самолетов.
Эффективные стратегии обнаружения мошенничества с использованием искусственного интеллекта имеют решающее значение для предотвращения финансовых потерь и поддержания доверия клиентов к банковскому сектору. Методы включают анализ данных для обнаружения аномалий, выявления подозрительных транзакций и прогнозирования будущих мошеннических действий.
Реализация отказоустойчивости оборудования в инфраструктуре обучения - ключевой момент для бесперебойного обучения моделей. AWS представляет детектор проблем узлов Neuron для отказоустойчивого ML-обучения на Amazon EKS, автоматизирующий обнаружение и восстановление проблем.
Отслеживание экспериментов ML имеет решающее значение для поиска лучшей модели. Без упорядоченных данных вы можете потерять из виду успешные стратегии.
Большие языковые модели (LLM) слишком велики для потребительского оборудования и требуют GPU с большим объемом VRAM. Квантование - ключевая техника, позволяющая сделать LLM меньше, повысить эффективность и сократить потребление памяти.
Инженеры Массачусетского технологического института выявили новые материалы для быстрой протонной проводимости, необходимой для технологий чистой энергии, таких как топливные элементы. Нынешние высокотемпературные неорганические материалы могут быть заменены более низкотемпературными альтернативами для более эффективных и долговечных приложений.