Студентка сербского колледжа Ана Тришович считает, что MIT OpenCourseWare изменил ее карьеру и привел ее к должности научного сотрудника в лаборатории FutureTech Массачусетского технологического института. Путь Тришович от изучения аналитики данных на Python до изучения демократизации ИИ демонстрирует влияние открытых образовательных ресурсов на ее междисциплинарные исследования.
Компания H&M вводит искусственные двойники моделей для маркетинга, вызывая дискуссии об эксплуатации в индустрии моды. Главный креативный директор гарантирует, что человекоориентированный подход останется неизменным, несмотря на интеграцию ИИ.
Родители и учителя готовят детей к будущему с помощью генеративного искусственного интеллекта, несмотря на возрастные ограничения для таких инструментов, как ChatGPT и Gemini от Google. Читатели Guardian делятся своими стратегиями и причинами, по которым они внедряют ИИ-образование для самых маленьких учеников.
Автоматизация сделала рутинные задачи менее скучными, но какой ценой? Джон Грей с позиций эко-нигилизма оспаривает преимущества технологий, даже называя стоматологию с анестезией «несмешанным благословением».
Венчурные компании с капиталом в 1 млрд долларов, такие как Skydio, преобразуют военные действия с помощью беспилотников, оснащенных искусственным интеллектом. Это футуристическое оружие может бросить вызов традиционным военным производителям на поле боя.
Адам Кучарски, известный эпидемиолог, рассуждает о важности доказательств в эпоху искусственного интеллекта и социальных сетей. В своей новой книге он исследует, как меняется наше понимание «доказательств» в мире, где информация и доверие имеют первостепенное значение.
Гамильтонова механика переосмысливает динамику через энергию, которая теперь используется в передовом генеративном ИИ. Она разделяет ускорение на потоки импульса/позиции, выявляя скрытую геометрическую структуру.
В этом блоге рассматривается ядерная регрессия Надарая-Уотсона с использованием ядра радиальной базисной функции, при этом подчеркивается важность нормализации значений предикторов. Ключевое уравнение для ядерной регрессии NW включает средневзвешенное значение целевых значений y на основе значений функции ядра RBF.
AlphaFold, разработанная компанией Google DeepMind, использует искусственный интеллект для предсказания структуры белков, что позволит совершить революцию в открытии лекарств и решении биологических загадок. Технология уже получила Нобелевскую премию и позволила значительно продвинуться в понимании сложных структур, таких как комплекс ядерных пор.
Авторы и редакторы теперь могут легко ориентироваться в процессе публикации благодаря новому руководству по использованию блочного редактора WordPress для The Digital Sandbox. Основные компоненты, такие как заголовки и подзаголовки, подчеркнуты для плавной работы над проектом.
Решению задач Data Science и машинного обучения мешают разрозненные данные. Интеграция данных по принципу использования является ключевым фактором успеха ML.
Путь 3D-реконструкции из 2D в 3D-модели включает в себя важнейшие этапы для получения высококачественных результатов. Успешные реконструкции сосредоточены на меньшем количестве изображений, более чистой обработке и эффективном устранении неполадок, при этом особое внимание уделяется пониманию процесса создания.
Новая модель искусственного интеллекта сочетает в себе CNN, трансформаторы и морфологические экстракторы признаков для повышения точности визуального распознавания до 87,89 %. CNN улавливают детали, морфологический модуль выделяет критические признаки, а мультиголовое внимание моделирует глобальные взаимосвязи.
Статья: «Нейросетевая квантильная регрессия с помощью C#». Уникальным подходом к регрессии в машинном обучении является квантильная регрессия, особенно полезная для сценариев со значительными последствиями недостаточного предсказания. Используя пользовательскую функцию потерь, нейросетевая квантильная регрессия стремится предсказать значения до заданного квантиля, предлагая перспективный метод...
Amazon Bedrock упрощает создание высококачественных категориальных исходных данных для ML-моделей, сокращая затраты и время. Используя XML-теги, он создает сбалансированный набор данных меток, как показано на реальном примере прогнозирования категорий случаев поддержки.