Специалисты по этике ИИ предупреждают о потенциальном психологическом вреде от «мертвых ботов», воссоздающих умерших людей, и призывают к регулированию. Исследователи Кембриджского университета предполагают, что создание чат-ботов, воссоздающих умерших родственников, может «преследовать» пользователей.
Реестр моделей ML: Централизованный центр хранения, каталогизации и развертывания моделей для команд ML, обеспечивающий эффективное сотрудничество и беспрепятственное управление моделями. Weights & Biases Model Registry упрощает разработку, тестирование, развертывание и мониторинг моделей для повышения продуктивности ML-деятельности.
Предприятия инвестируют в системы ML, чтобы обеспечить их ценность, но сталкиваются с проблемами, связанными с поддержанием производительности. MLOps применяет принципы DevOps к системам ML для совместной работы, автоматизации и непрерывного совершенствования.
PCA используется для снижения размерности и кластеризации станций Taipei MRT на основе данных о почасовом трафике. Анализ моделей движения и кластеризация выявляют сходство в пропорциях пассажиров в течение дня.
Разработка моделей машинного обучения похожа на выпечку - небольшие изменения могут оказать большое влияние. Отслеживание экспериментов очень важно для отслеживания входных и выходных данных, чтобы найти наиболее эффективную конфигурацию. Организация и протоколирование экспериментов ML помогает не упустить из виду, что работает, а что нет.
Microsoft представляет ИИ на основе GPT-4 для спецслужб США, позволяющий проводить безопасный анализ и взаимодействовать с чатботами. Модель ИИ решает проблемы безопасности данных, но чиновники должны остерегаться возможного злоупотребления из-за ограничений ИИ.
Контроль версий необходим как в программной инженерии, так и в машинном обучении, причем версионирование данных и моделей играет важнейшую роль. Он обеспечивает такие преимущества, как прослеживаемость, воспроизводимость, откат, отладка и совместная работа.
Meta исследует Federated Learning with Differential Privacy для повышения конфиденциальности пользователей путем обучения ML-моделей на мобильных устройствах, добавляя шум для предотвращения запоминания данных. Проблемы включают балансировку меток и замедленное обучение, но новая архитектура системы Meta направлена на решение этих проблем, позволяя масштабировать и эффективно обучать модели на...
Виртуальные деловые совещания не заставят себя ждать: ожидается, что к 2024 году 41 % из них будут гибридными или виртуальными. Автоматизируйте резюме совещаний с помощью искусственного интеллекта для эффективного сосредоточения и повышения производительности.
Graph Maker - это библиотека на языке Python, использующая Llama3 и Mixtral для построения графиков знаний из текста. Библиотека решает сложные задачи и была хорошо принята, а также связана с исследованиями MIT.
Управление модельными рисками (MRM) в финансовой сфере имеет решающее значение для управления рисками, связанными с использованием моделей машинного обучения для принятия решений в финансовых учреждениях. Weight & Biases может повысить прозрачность и скорость рабочего процесса, снизив вероятность значительных финансовых потерь.
Veritone, калифорнийская компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте, предлагает мощные ИИ-решения для обработки мультимедиа и не только. Они расширяют возможности поиска медиафайлов с помощью новых методов искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта.
Гиперпараметры в ML существенно влияют на производительность модели. Автоматизированная оптимизация гиперпараметров может повысить эффективность модели.
Эффективные стратегии обнаружения мошенничества с использованием искусственного интеллекта имеют решающее значение для предотвращения финансовых потерь в банковском секторе. С такими видами мошенничества, как кража личных данных, мошенничество с транзакциями и кредитное мошенничество, можно бороться с помощью передовой аналитики и мониторинга в режиме реального времени.
За арест «LockBitSupp», выданного за Дмитрия Юрьевича Хорошева, лидера группы разработчиков вымогательского ПО LockBit, назначена награда в 10 миллионов долларов. По данным прокуратуры, Хорошев вымогал 500 миллионов долларов у 2500 жертв, причинив миллиардный ущерб по всему миру.