Практические проекты по машинному обучению выявляют проблемы при переходе к производству. Оптимизируйте производительность моделей, согласовывая функции потерь и метрики с приоритетами бизнеса.
Аналитики данных сталкиваются с путаницей в различиях между продуктовой аналитикой и маркетинговой аналитикой. Product Analytics улучшает пользовательский опыт, в то время как Marketing Analytics фокусируется на привлечении новых пользователей.
Ведущие компании, такие как Microsoft, Oracle и Snap, используют платформу для выводов ИИ от NVIDIA для высокопроизводительных и экономически эффективных услуг ИИ. Достижения NVIDIA в оптимизации ПО и платформа Hopper революционизируют ИИ-выводы, обеспечивая исключительный пользовательский опыт и оптимизируя совокупную стоимость владения.
Генеративные модели ИИ, такие как AlphaFold и RFdiffusion, изменяют процесс открытия лекарств, предсказывая молекулярные структуры. MDGen, разработанная в Массачусетском технологическом институте, предлагает новый подход, эффективно моделируя динамические движения молекул, чтобы помочь в разработке новых молекул для лечения таких заболеваний, как рак.
Модели машинного обучения достигли больших успехов, но их сложность может мешать интерпретации. Модели человеческих знаний предлагают решение проблемы путем преобразования данных в простые, применимые на практике правила, повышая доверие и удобство использования в различных областях. Этот подход особенно ценен для таких специалистов, как врачи, позволяя извлекать ясные выводы из сложных данных...
Работа Джеффри Хинтона, получившего Нобелевскую премию, по ограниченным машинам Больцмана (RBM), объяснена и реализована в PyTorch. RBM - это модели обучения без контроля для извлечения значимых признаков без выходных меток, использующие энергетические функции и распределения вероятностей.
Технологии искусственного интеллекта, такие как Amazon Lex и Amazon Bedrock, меняют опыт работы с клиентами, сокращают время обработки запросов и повышают эффективность задач самообслуживания. Интеграция LLM с Amazon Lex и Bedrock улучшает классификацию намерений и разрешение слотов, обеспечивая точность взаимодействия с клиентами.
Разработчики и предприятия используют NVIDIA Omniverse и OpenUSD для развития физического ИИ для автономных машин, таких как роботы и самоуправляемые автомобили. NVIDIA Cosmos предлагает генеративные модели ИИ для быстрого создания синтетических данных для обучения систем физического ИИ, ускоряя разработку для таких компаний, как Uber и XPENG.
Маниш Рагхаван использует искусственный интеллект для решения социальных проблем, включая предвзятость при приеме на работу, стремясь найти лучшие решения. Его работа включает совершенствование алгоритмических инструментов отбора в здравоохранении и изучение влияния алгоритмов социальных сетей на пользователей.
Независимые требуют принять срочные меры по борьбе с фейками и дезинформацией, поскольку АИК предупреждает о вмешательстве ИИ в выборы. Покок и Чейни призывают к реформе политической рекламы в письме к премьер-министру и министру.
Кейр Стармер намерен расширить использование ИИ в государственном секторе, чтобы добиться значительных изменений, и планирует создать зоны роста ИИ, такие как Калхэм, Оксфордшир. Хелена Хортон (Helena Horton) из Guardian обратила внимание на экологические последствия все более широкого внедрения ИИ.
Инструменты искусственного интеллекта преображают повседневную жизнь, помогают организовать и повысить эффективность работы. Поделитесь своим опытом внедрения ИИ в работе или личной жизни.
Amazon Bedrock представляет Flows для генеративных рабочих процессов ИИ и Agents для развертывания агентов ИИ на AWS. Многооборотные разговоры улучшают взаимодействие с пользователем и учитывают контекст, преобразуя приложения ИИ, такие как планировщик поездок на отдых от ACME Corp.
Трамп представляет проект «Звездные врата» стоимостью 500 миллиардов долларов с OpenAI, Oracle и SoftBank для создания инфраструктуры искусственного интеллекта и создания 100 000 рабочих мест.
Повсеместное использование искусственного интеллекта требует создания тысяч энергоемких центров обработки данных, что создает проблемы в области энергосбережения и смягчения последствий изменения климата. Исследователи MIT изучают инновационные решения, включая небольшие атомные станции, для удовлетворения растущего спроса на электроэнергию для центров обработки данных.