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

Возвышение гауссового сплиттинга: Революция в пространстве аватаров

Недавний всплеск популярности работ с гауссовым сплетом, включая GaussianAvatars и MonoGaussianAvatar, совершает революцию в области цифрового человека. Гауссово напыление предлагает визуально потрясающее качество, высокую частоту кадров и простоту редактирования, что делает его мощным методом представления 3D-сцен.

Оптимизация операций ML в масштабе с помощью ускорителя Machine Learning Ops от PwC

Ускоритель PwC Australia Machine Learning Ops Accelerator, построенный на базе собственных сервисов AWS, упрощает процесс внедрения ML-моделей от разработки до производственного развертывания в масштабе. Ускоритель включает семь ключевых интегрированных возможностей для обеспечения непрерывной интеграции, непрерывной доставки, непрерывного обучения и непрерывного мониторинга моделей ML.

Революционный рендеринг в реальном времени: DLSS 3.5 поднимает рендеринг D5 на новую высоту

NVIDIA Studio представляет DLSS 3.5 для реалистичной трассировки лучей в D5 Render, улучшая качество редактирования и повышая частоту кадров. Художник Майкл Гилмур (Michael Gilmour) демонстрирует потрясающие зимние чудеса в длинных видеороликах, предлагая зрителям спокойствие и расслабление.

ISO 42001: повышение уровня ответственного ИИ для глобального доверия

AWS подчеркивает важность ответственной практики ИИ и объявляет о своем намерении принять ISO 42001, международный стандарт управления системами ИИ в организациях, чтобы заслужить доверие общественности. AWS активно сотрудничает с международными заинтересованными сторонами для улучшения стандартов ИИ и призывает организации продемонстрировать свою приверженность к совершенству в ответственной ...

Хроники искусственного интеллекта: Разгадка шумихи и влияния 2023 года

Генеративный искусственный интеллект в 2023 году захватил технологическую индустрию, доминируя в заголовках и вызывая споры. На фоне появления фигур, связанных с ИИ, у нетехнических людей возникает путаница в том, кому доверять, какие продукты ИИ использовать и представляет ли ИИ угрозу для их жизни и работы. Кроме того, неумолимый темп исследований в области машинного обучения продолжает вызы...

Использование возможностей Google Gemini: модели искусственного интеллекта на кончиках ваших пальцев

Gemini - это семейство больших моделей искусственного интеллекта от Google, включая Ultra, Pro и Nano. В статье рассматривается тестирование Gemini-Pro с помощью Google AI Studio, блокнота Jupyter и Python, демонстрируется его способность генерировать контент и отвечать на вопросы.

Разблокирование информации в режиме реального времени: MongoDB и SageMaker Canvas революционизируют процесс принятия решений

В статье рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются отрасли, не имеющие прогнозов в реальном времени, такие как финансы, розничная торговля, управление цепочками поставок и логистика. В ней подчеркивается потенциал использования управления данными временных рядов в MongoDB и Amazon SageMaker Canvas для преодоления этих проблем и принятия решений на основе данных.

Учет рыбы в плотинах гидроэлектростанций: Учет сложностей и взаимодействие с заинтересованными сторонами

В этой статье рассматриваются сложности подсчета рыбы, проходящей через крупные плотины гидроэлектростанций, и проблемы координации работы по созданию наборов данных с участием человека. В ней подчеркивается важность соблюдения правил, установленных Федеральной комиссией по регулированию энергетики, и потенциальное влияние плотин гидроэлектростанций на популяции рыб.

Раскрытие аномалий: Сравнительный анализ методов обнаружения выбросов

В этой статье рассматриваются алгоритмы машинного обучения для выявления выбросов и их применение к статистике биты Главной лиги бейсбола на 2023 год. Сравниваются четыре алгоритма: Elliptic Envelope, Local Outlier Factor, One-Class Support Vector Machine with Stochastic Gradient Descent и Isolation Forest. Цель - получить представление об их поведении и ограничениях, чтобы определить, какой а...

Раскрытие потенциала ML: Создание решений без кода с помощью Amazon DocumentDB и SageMaker Canvas

Компания Amazon объявила об интеграции Amazon DocumentDB с Amazon SageMaker Canvas, позволяющей пользователям строить ML-модели без кодирования. Эта интеграция позволяет компаниям анализировать неструктурированные данные, хранящиеся в Amazon DocumentDB, и создавать прогнозы, не прибегая к услугам специалистов по разработке данных и науке о данных.

Ускорение кода Rust с помощью SIMD: 9 правил для ускорения (часть 2)

В 7 раз увеличиваем потребление данных в range-set-blaze Crate за счет делегирования вычислений маленьким крабам. Правило 7: используйте критериальный бенчмаркинг для выбора алгоритма и обнаружите, что LANES (почти) всегда должен быть 32 или 64.

Оптимизация настроек компилятора Rust для максимальной производительности

В этой статье рассказывается о том, как проводить бенчмаркинг с помощью крейта criterion и как проводить бенчмаркинг с различными настройками компилятора, что позволяет получить представление о влиянии производительности и провести сравнение между процессорами. В качестве примера используется крейт range-set-blaze для измерения настроек SIMD, уровней оптимизации и различных длин входных данных.

Сила экспоненциальной скользящей средней: Понимание анализа временных рядов

В этой статье рассматривается логика, лежащая в основе фундаментального алгоритма градиентного спуска, и особое внимание уделяется экспоненциальной скользящей средней. В ней рассматривается мотивация метода, его формула и математическая интерпретация распределения весов.

Автоматизируйте предварительную маркировку PDF с помощью AWS: Оптимизация подготовки учебных данных для Amazon Comprehend

Amazon Comprehend предлагает предварительно обученные и пользовательские API для обработки естественного языка. Они разработали инструмент предварительной маркировки, который автоматически аннотирует документы, используя существующие табличные данные о сущностях, сокращая ручную работу, необходимую для обучения точных пользовательских моделей распознавания сущностей.

Революция в области рекомендаций вакансий: Упорядоченная обработка данных Talent.com с помощью Amazon SageMaker

Компания Talent.com в сотрудничестве с AWS разработала систему рекомендаций по работе с использованием глубокого обучения, которая обрабатывает 5 миллионов ежедневных записей менее чем за 1 час. Система включает в себя разработку функций, проектирование архитектуры модели глубокого обучения, оптимизацию гиперпараметров и оценку модели, и все это выполняется на Python.