Регрессия K-nearest neighbors предсказывает значения, находя ближайших соседей в обучающих данных, и достигла точности 79,50% в демо-версии. В отличие от других методов, регрессия k-NN не создает математическую модель, а использует обучающие данные как саму модель.
Роберт Дауни-младший, вернувшийся в MCU в роли Доктора Дума, клянется подать в суд на искусственные копии самого себя. Угрожает судебным разбирательством в подкасте.
Танцевальная постановка Lilith.Aeon от AΦE, управляемая искусственным интеллектом, бросает вызов традиционным танцевальным нормам с помощью ИИ-перформеров. Хореографы Накамура и Лекок стремятся улучшить повествование с помощью иммерсивного опыта с искусственным интеллектом, VR и AR.
В математической дуэли Python против итальянского Ренессанса рассматриваются решения в замкнутой форме. Узнайте, когда уравнения можно решить и как обмануть, используя SymPy для поиска замкнутых выражений. Узнайте, какие уравнения не поддаются решению в замкнутой форме, а также о том, каких комбинаций следует избегать.
Индивидуальный мониторинг моделей с помощью Amazon SageMaker имеет решающее значение для сценариев AI/ML в режиме реального времени. SageMaker Model Monitor предлагает расширенные возможности для мониторинга качества моделей и обработки запросов на многократную загрузку, ускоряя разработку специализированного мониторинга моделей.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали методику обучения роботов общего назначения с использованием огромного количества разнообразных данных. Этот метод превзошел традиционные методики более чем на 20 % в симуляциях и реальных экспериментах, показав перспективы более эффективного и результативного обучения роботов.
Стэнфордская система искусственного интеллекта STORM использует агентов LLM для решения сложных исследовательских задач, превосходя традиционные методы. Исследование показало, что 70 % редакторов Википедии считают STORM полезной для исследования перед написанием статьи.
Хью Нельсон, 27 лет, из Болтона, приговорен к 18 годам за использование искусственного интеллекта для создания изображений насилия над детьми на основе реальных детских фотографий. Первое судебное преследование такого рода в Великобритании после расследования, проведенного полицией Большого Манчестера.
Кейр Стармер обещает поддержать СМИ в получении оплаты за их работу на фоне развития искусственного интеллекта. Премьер-министр обещает защищать свободу прессы от угроз цифровых технологий.
Реферат: В статье, посвященной рассуждениям LLM, ставятся под сомнение математические возможности моделей искусственного интеллекта и выявляются различия в их производительности. Не все модели одинаково успешны, что указывает на возможные проблемы с загрязнением данных и необходимость использования синтетических данных.
Принцип минимизации данных в машинном обучении предполагает сбор только основных данных для снижения рисков конфиденциальности. Нормативные акты по всему миру требуют ограничения целей и релевантности данных для оптимальной защиты информации.
Реферат: GNN-подход к предсказанию голосов и стаффов для гравировки партитур решает задачу разделения музыкальных нот на голоса и стаффы, что очень важно для создания читаемых музыкальных партитур. Система направлена на улучшение читаемости транскрибированной музыки, особенно сложных фортепианных пьес, за счет улучшения разделения ставов и голосов.
Детская актриса Кейлин Хейман храбро противостояла человеку, который использовал искусственный интеллект для создания материалов о сексуальном насилии над детьми на основе ее фотографий в Instagram. Преступник нападал на нее и еще около 40 детей-актеров, в том числе использовал ее лицо в порнографических изображениях.
Министры столкнулись с негативной реакцией на план ИИ по вычищению контента у издателей и художников. BBC в числе противников обучения по умолчанию для технологических компаний.
Предварительная обработка данных включает в себя такие методы, как вменение отсутствующих значений и перебор выборки для повышения точности классификационной модели. Методы переборки, недоборки и гибридной выборки помогают сбалансировать наборы данных для более точных прогнозов в задачах машинного обучения.