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

Высвобождение силы диффузии: Революция в генеративной музыке с помощью искусственного интеллекта

В этой статье рассматривается использование технологии диффузии для создания революционных инструментов искусственного интеллекта для художников и продюсеров. В ней рассматриваются различия между музыкой, созданной искусственным интеллектом, и человеческой оригинальностью, а также проливается свет на технические аспекты, не требующие инженерного образования.

Оптимизация рабочего процесса по изучению данных с помощью автоматизированных визуализаций

Оптимизируйте рабочий процесс по изучению данных, автоматизируя вывод matplotlib с помощью одной строки кода с помощью инструмента teeplot. teeplot упрощает работу с визуализациями данных, управляет выводом и сохраняет графики с осмысленными именами файлов.

Unveiling Hidden Patterns: Реализация спектральной кластеризации с нуля на Python

Спектральная кластеризация, сложная форма машинного обучения, преобразует данные в форму с пониженной размерностью и применяет кластеризацию k-means. Реализация спектральной кластеризации с нуля на Python была непростой задачей, но результаты оказались идентичны модулю scikit-learn, а самой сложной частью стало вычисление собственных значений и собственных векторов нормализованной матрицы Лапл...

Упрощение проверки вакцинации с помощью Amazon Textract: пошаговое руководство

Amazon Textract - это ML-сервис, который с высокой точностью извлекает текст и данные из отсканированных документов, автоматизируя обработку документов для различных целей. Он предлагает решение для упрощения проверки статуса прививок, предоставляя точную информацию из карт прививок с помощью запросов Amazon Textract.

Unlocking Neural Networks: Как ReLU расширяет возможности аппроксимации нелинейных функций

Нейронная сеть с одним скрытым слоем, использующая ReLU-активацию, может представлять любые непрерывные нелинейные функции, что делает ее мощным аппроксиматором функций. Сеть может аппроксимировать непрерывные кусочно-линейные (CPWL) и непрерывные кривые (CC) функции путем добавления новых ReLU-функций в точках перехода для увеличения или уменьшения наклона.

Разгадка секретов RNN: Математические основы и реализация на Python

Появление таких инструментов, как AutoAI, может снизить значимость традиционных навыков машинного обучения, но глубокое понимание основополагающих принципов ML по-прежнему будет востребовано. Эта статья посвящена математическим основам рекуррентных нейронных сетей (РНС) и их использованию для выявления последовательных закономерностей в данных временных рядов.

Объединение восприятия, планирования и управления: Будущее автономной робототехники

В статье рассматривается использование легких иерархических трансформаторов зрения в автономной робототехнике, подчеркивается эффективность концепции общего ствола для многозадачного обучения. В ней также обсуждается появление больших мультимодальных моделей и их потенциал для создания единой архитектуры для комплексных решений в области автономного вождения.

Boosting BERT: ускорение времени вывода с помощью поиска нейронной архитектуры и автоматической настройки модели в SageMaker

В этой статье демонстрируется, как поиск нейронной архитектуры может быть использован для сжатия точно настроенной модели BERT, что повышает производительность и сокращает время вывода. Применение структурной обрезки позволяет уменьшить размер и сложность модели, что приводит к ускорению времени отклика и повышению эффективности использования ресурсов.

Раскрытие силы объяснимости моделей: Понимание "почему", стоящего за решениями ИИ

Недавние достижения в области искусственного интеллекта позволили моделям имитировать человеческие способности в работе с изображениями и текстом, но недостаточная объясняемость создает риски и ограничивает их применение. Такие важные области, как здравоохранение и финансы, в значительной степени опираются на табличные данные, что подчеркивает необходимость создания прозрачных моделей принятия...

Расширение языковых моделей с помощью семантического слоя для улучшения взаимодействия с базами данных графов

В этой статье рассматривается реализация семантического слоя, который позволяет агенту LLM взаимодействовать с графом знаний, используя такие инструменты, как информационный инструмент, инструмент рекомендаций и инструмент памяти. Эти предопределенные функции повышают надежность системы и улучшают общий пользовательский опыт.

Unearthing Clean Energy: Превращение заброшенных шахт в возобновляемые источники энергии

Марк Суиннертон стремится перепрофилировать заброшенные шахты в резервуары для хранения возобновляемой энергии, используя механическую систему, которая накапливает потенциальную энергию от солнечных и ветряных источников. Стартап Свиннертона, Green Gravity, моделирует эту концепцию в NVIDIA Omniverse и заинтересовал чиновников из Австралии, Индии и США.

Раскрытие потенциала машинного обучения PySpark

Spark ML - это библиотека с открытым исходным кодом для высокопроизводительного хранения данных и классических алгоритмов машинного обучения. В статье демонстрируется демонстрация PySpark, предсказывающая политические пристрастия с помощью синтетического набора данных, рассказывается об использовании данных Spark и процессе установки.

Цукерберг из Meta преуменьшает опасность ИИ и настаивает на создании AGI с открытым исходным кодом

Генеральный директор Meta Марк Цукерберг объявил, что компания работает над созданием "общего интеллекта" для ИИ-помощников и планирует сделать его открытый исходный код, объединив исследовательские группы FAIR и GenAI. Хотя в заявлении Цукерберга нет прямого упоминания "искусственного общего интеллекта" (ИО), оно намекает на направление развития Meta, которое может иметь значительные последст...

Раскрытие потенциала генеративного ИИ: генерация синтетических данных с помощью GANs

Генеративные адверсарные сети (GAN) произвели революцию в искусственном интеллекте, создавая реалистичные изображения и языковые модели, но их понимание может быть сложным. Эта статья упрощает GAN, фокусируясь на генерации синтетических данных математических функций, и объясняет различие между дискриминантными и генеративными моделями, которые составляют основу GAN.

Раскрытие возможностей новостных статей в обучении языковых моделей

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, LLaMA-2 и Gemini, используют для обучения новостные статьи, стремясь отобразить реальность. Однако существует этическая проблема, связанная с тем, что ИИ-владыки могут отсеивать статьи, противоречащие их планам, что вызывает вопросы о желаемой реальности, навязываемой другим. Токенизатор tiktoken разбивает текст на целочисленные токены, надеясь, ...