Автор использовал искусственный интеллект для повышения производительности существующей реализации градиентного бустинга регрессии на языке C#, что привело к значительным улучшениям. Градиентный бустинг регрессии – это метод, основанный на деревьях, который используется для предсказания одного числового значения, например, максимальной безопасной суммы кредита на основе различных факторов. Этот...
В этом тексте обсуждаются преимущества и эволюция корпоративной системы извлечения информации с использованием баз знаний Amazon Bedrock на платформе AWS Cloud Development Kit (CDK). Традиционные системы расширенного генерации с использованием извлеченной информации (RAG) имеют ограничения, такие как обработка вопросов, охватывающих несколько источников данных или требующих множественных запрос...
В этом году на мероприятии Climate Week NYC, ежегодной конференции, объединяющей более 100 000 человек и включающей в себя более 1000 мероприятий по всему Нью-Йорку для обсуждения проблем изменения климата и поиска решений, активно присутствовала делегация из Массачусетского технологического института (MIT). Представители MIT участвовали в мероприятии несколько дней, включая выступления Эвелин ...
В этом тексте рассматривается проблема управления моделями компьютерного зрения в системах контроля качества на производстве, использующих несколько камер. Каждая камера фиксирует изображение по-своему, что приводит к получению уникальных наборов данных для обучения. Для решения этой задачи требуются отдельные модели, настроенные индивидуально для каждой камеры, что влечет за собой необходимост...
Геопространственные карты в Amazon Quick Sight позволяют компаниям визуализировать закономерности, связанные с местоположением, с помощью точечных карт, закрашенных карт и теперь – многослойных карт. С новыми типами геометрии "точка" и "линия", доступными из файлов GeoJSON, пользователи могут отмечать конкретные места и прокладывать маршруты. В этой статье рассматривается структура данных и фор...
На ранних этапах развития искусственного интеллекта (ИИ), инженеры, такие как те, кто работали в MIT, считали, что добавление случайности и нелогичности необходимо для того, чтобы машины могли имитировать человеческую креативность, по словам доцента MIT Бенджамина Линдквиста. Отдавая дань идеям середины 20-го века, инженеры рассматривали креативность как результат неожиданных логических скачков...
Обучение с подкреплением в многоэтапных задачах (MTRL) – это метод обучения моделей для выполнения задач, состоящих из нескольких этапов, при котором обратная связь предоставляется только после завершения всей последовательности. В отличие от тонкой настройки, MTRL не полагается на единственную правильную последовательность или метку. Агенты взаимодействуют с окружающей средой, принимают решени...
Дженсен Хуанг, основатель и генеральный директор компании NVIDIA, недавно посетил Астану, Казахстан, где обсуждал усилия страны по созданию развитой экосистемы искусственного интеллекта (ИИ). Цель Казахстана – разработать ИИ, который отражает его язык и культуру, используя свои богатые энергетические ресурсы для поддержки отечественных разработок в области ИИ и преобразования энергии в интеллек...
Факультет гуманитарных, художественных и социальных наук Массачусетского технологического института отметил свою 75-ю годовщину на специальном симпозиуме, посвященном его вкладу в образование, научные исследования и общество. Мероприятие, проходившее в музыкальном здании Linde, привлекло ученых, студентов, сотрудников и выпускников со всего факультета. Руководство MIT, включая президента Сэлли ...
Компания Bayer Crop Science использует модели машинного обучения для анализа данных из областей геномики, полевых испытаний, изображений и экологических условий при селекции растений. Для управления конфигурациями этих моделей машинного обучения, а также обеспечения их воспроизводимости и управляемости, компания Bayer разработала систему Connected Decision Engine (CDE). По мере увеличения испол...
При обновлении конфигурации конечной точки Amazon SageMaker AI в режиме реального времени, изменение типа экземпляра, их количества или переменных окружения с помощью AWS CloudFormation или AWS CDK может привести к сбою развертывания. Это связано с тем, что SageMaker AI требует, чтобы целевой объект масштабирования был отменен перед обновлением конечной точки. Однако отмена регистрации целевого...
Компания IskayPet решила проблему недостатка знаний, создав корпоративного помощника на базе управляемых баз знаний Amazon Bedrock. Этот помощник отвечает на вопросы сотрудников на четырех языках в трех странах, не требуя инфраструктуры для извлечения информации (RAG), что повышает эффективность и точность работы.
Голосовые помощники на основе искусственного интеллекта часто вызывают задержки в ответах. Новое решение позволяет одновременно выполнять синтез и генерацию, что значительно снижает задержку и затраты. Модель преобразования текста в речь Kokoro-82M, работающая на Amazon SageMaker AI, позволяет начать воспроизведение звука до того, как агент закончит говорить, что улучшает общее качество обслужи...
Реализация регрессии методом случайного леса с использованием алгоритма обучения Extra Tree показала точность 81% на обучающих данных и 70% на тестовых данных. Алгоритм Extra Trees менее эффективен, чем стандартные деревья решений, но он быстрее в обучении и может улучшить общую точность прогнозов.
Платформа Rescale, основанная на искусственном интеллекте, ускоряет инновации в области инженерии за счет интеграции высокопроизводительных вычислений (HPC), моделирования, симуляции и искусственного интеллекта. Они использовали AI-DLC на AWS для создания интеллектуального агента сортировки, что позволило снизить операционные издержки и ускорить процесс развертывания.