Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Ускорение кода Rust с помощью SIMD: 9 правил для ускорения (часть 2)

В 7 раз увеличиваем потребление данных в range-set-blaze Crate за счет делегирования вычислений маленьким крабам. Правило 7: используйте критериальный бенчмаркинг для выбора алгоритма и обнаружите, что LANES (почти) всегда должен быть 32 или 64.

Раскрытие потенциала ML: Создание решений без кода с помощью Amazon DocumentDB и SageMaker Canvas

Компания Amazon объявила об интеграции Amazon DocumentDB с Amazon SageMaker Canvas, позволяющей пользователям строить ML-модели без кодирования. Эта интеграция позволяет компаниям анализировать неструктурированные данные, хранящиеся в Amazon DocumentDB, и создавать прогнозы, не прибегая к услугам специалистов по разработке данных и науке о данных.

Сила экспоненциальной скользящей средней: Понимание анализа временных рядов

В этой статье рассматривается логика, лежащая в основе фундаментального алгоритма градиентного спуска, и особое внимание уделяется экспоненциальной скользящей средней. В ней рассматривается мотивация метода, его формула и математическая интерпретация распределения весов.

Оптимизация настроек компилятора Rust для максимальной производительности

В этой статье рассказывается о том, как проводить бенчмаркинг с помощью крейта criterion и как проводить бенчмаркинг с различными настройками компилятора, что позволяет получить представление о влиянии производительности и провести сравнение между процессорами. В качестве примера используется крейт range-set-blaze для измерения настроек SIMD, уровней оптимизации и различных длин входных данных.

Дебаты о разведке: раскрытие истины, скрывающейся за ChatGPT

ChatGPT от OpenAI, новаторская языковая модель ИИ, вызвала восторг своими впечатляющими способностями, в том числе отличными результатами на экзаменах и игрой в шахматы. Однако скептики утверждают, что настоящий интеллект не следует путать с запоминанием, что привело к появлению научных исследований, изучающих это различие и выдвигающих аргументы против AGI.

Создайте свой собственный тренажерный зал искусственного интеллекта: Погружение в глубокое Q-обучение

Погрузитесь в мир искусственного интеллекта и создайте тренажер глубокого обучения с подкреплением с нуля. Получите практический опыт и создайте свой собственный тренажер для обучения агента решению простой задачи, заложив основу для создания более сложных сред и систем.

Автоматизируйте предварительную маркировку PDF с помощью AWS: Оптимизация подготовки учебных данных для Amazon Comprehend

Amazon Comprehend предлагает предварительно обученные и пользовательские API для обработки естественного языка. Они разработали инструмент предварительной маркировки, который автоматически аннотирует документы, используя существующие табличные данные о сущностях, сокращая ручную работу, необходимую для обучения точных пользовательских моделей распознавания сущностей.

Революция в области рекомендаций вакансий: Упорядоченная обработка данных Talent.com с помощью Amazon SageMaker

Компания Talent.com в сотрудничестве с AWS разработала систему рекомендаций по работе с использованием глубокого обучения, которая обрабатывает 5 миллионов ежедневных записей менее чем за 1 час. Система включает в себя разработку функций, проектирование архитектуры модели глубокого обучения, оптимизацию гиперпараметров и оценку модели, и все это выполняется на Python.

Раскрытие возможностей RAG: усиление стабильной диффузии текста к изображениям

Генерация текста в изображения - быстро развивающаяся область ИИ, а Stable Diffusion позволяет пользователям создавать высококачественные изображения за считанные секунды. Использование технологии Retrieval Augmented Generation (RAG) улучшает подсказки для моделей Stable Diffusion, позволяя пользователям создать собственного помощника ИИ для генерации подсказок.

Революционный мониторинг горного оборудования с помощью AWS-прототипирования и компьютерного зрения

ICL, международная производственная и горнодобывающая корпорация, разработала собственные возможности машинного обучения и компьютерного зрения для автоматического мониторинга своего горнодобывающего оборудования. При поддержке программы AWS Prototyping они смогли создать на AWS фреймворк с использованием Amazon SageMaker для извлечения изображения с 30 камер с возможностью масштабирования до ...

Повышение эффективности рабочего процесса ML: Представление пространств SageMaker Studio и инструментов генеративного ИИ

Amazon SageMaker Studio теперь предлагает полностью управляемый редактор кода на базе Code-OSS, а также JupyterLab и RStudio, позволяя разработчикам ML настраивать и масштабировать свои IDE с помощью гибких рабочих пространств, называемых Spaces. Эти пространства обеспечивают постоянное хранение и конфигурации времени выполнения, повышая эффективность рабочего процесса и позволяя легко интегри...

Революционизируя предприятия: Восхождение генеративного ИИ и совместных партнерств

В этом году генеративный ИИ и большие языковые модели доминировали среди корпоративных трендов: такие компании, как Amdocs, Dropbox и SAP, создавали специализированные приложения с использованием RAG и LLM. Предварительно обученные модели с открытым исходным кодом должны произвести революцию в операционных стратегиях компаний, а готовый ИИ и микросервисы облегчают разработчикам создание сложны...

FTC предупреждает о мошенничестве с QR-кодами: Защитите свой смартфон и личную информацию

Федеральная торговая комиссия США предостерегает от мошенничества с QR-кодами, которое может завладеть смартфоном, совершить мошеннические операции или получить личную информацию. Мошенники используют QR-коды на парковочных киосках, которые ведут на похожие сайты, переправляющие средства на мошеннические счета.

Раскрытие скрытых закономерностей: кластеризация спектральных данных на C#

Спектральная кластеризация - это сложный метод машинного обучения, который позволяет выявить закономерности в данных. Ее реализация включает вычисление матриц сродства и Лапласиана, вложение собственных векторов и выполнение кластеризации k-means.

От слов к реальности: Восхождение генерации текста в САПР

Развитие технологии преобразования текста в изображения с помощью искусственного интеллекта привело к появлению множества низкокачественных изображений, что вызвало скептицизм и неправильное понимание. Однако появился новый феномен генерации текста в САПР с помощью искусственного интеллекта, и ведущие игроки, такие как Autodesk, Google, OpenAI и NVIDIA, возглавили этот процесс.