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

Мудрость с помощью голоса: Amazon Transcribe и Bedrock

Инновационное голосовое приложение с использованием Amazon Bedrock & Transcribe фиксирует и документирует институциональные знания, повышая адаптивность организации. Бесшовное решение сочетает в себе React UI и искусственный интеллект для расшифровки, анализа и документирования в режиме реального времени, способствуя непрерывному обучению в организациях.

Оптимизация трансформаторов предложений для лучшей классификации

Трансформаторы предложений преобразуют предложения в высококачественные вкрапления для задач NLP. Amazon настраивает собственные модели для классификации товаров, демонстрируя улучшенные результаты.

Повышение устойчивости чатботов с помощью Amazon Lex

Amazon Lex представляет функцию Global Resiliency, позволяющую беспрепятственно реплицировать ботов по регионам для повышения доступности. Разработчики могут легко включить эту функцию, чтобы обеспечить бесперебойное обслуживание и минимизировать время простоя.

Мастерство обнаружения аномалий с помощью ансамблевого обучения

Модель Isolation Forest использует ансамблевое обучение для эффективного обнаружения аномалий в высокоразмерных данных путем выделения редких наблюдений. Она случайным образом выбирает признаки для изоляции выбросов, что делает ее надежной и точной для обнаружения аномалий.

Улучшенные трансформеры: Сила расширенных позиционных вкраплений

Архитектура трансформатора улучшает производительность модели, решая проблемы дальних зависимостей с помощью механизма самовмещения. Позиционные вкрапления кодируют структуру последовательности, улучшая способность модели понимать порядок в данных.

Оптимизация обработки документов с помощью потоков Amazon Bedrock Prompt Flows

Интеллектуальная обработка документов (IDP) на базе AI/ML революционизирует процесс обработки документов на производстве, в финансовой сфере и здравоохранении. Amazon Bedrock Prompt Flows обеспечивает масштабируемое, экономически эффективное и автоматизированное извлечение и обработку данных из документов с помощью бессерверных технологий и управляемых сервисов.

Взломать код: Python и уравнения

В математической дуэли Python против итальянского Ренессанса рассматриваются решения в замкнутой форме. Узнайте, когда уравнения можно решить и как обмануть, используя SymPy для поиска замкнутых выражений. Узнайте, какие уравнения не поддаются решению в замкнутой форме, а также о том, каких комбинаций следует избегать.

Основные сведения о данных за пределами искусственного интеллекта

Посещение конференций по данным и общение с сообществом играют решающую роль в совершенствовании навыков аналитика. Сдерживание расходов и окупаемость данных - важнейшие аспекты управления данными, влияющие на эффективность и бюджет команд по работе с данными.

Программа постдоков MIT по искусственному интеллекту ускоряет междисциплинарные инновации

Вычислительный колледж Шварцмана Массачусетского технологического института запускает программу постдокторской стипендии Тайебати, посвященную ИИ в научных исследованиях и музыке. Программа, получившая поддержку в размере 20 миллионов долларов, направлена на расширение возможностей лучших постдоков для междисциплинарных исследований и сотрудничества.

Танцы с искусственным интеллектом: прыжок в будущее

Танцевальная постановка Lilith.Aeon от AΦE, управляемая искусственным интеллектом, бросает вызов традиционным танцевальным нормам с помощью ИИ-перформеров. Хореографы Накамура и Лекок стремятся улучшить повествование с помощью иммерсивного опыта с искусственным интеллектом, VR и AR.

Подводные камни предварительной обработки: Утечка данных: демистификация

Предварительная обработка данных может привести к их утечке, что повлияет на точность модели. Будьте осторожны с методами интерполяции недостающих значений, чтобы избежать утечки.

Эффективная k-NN регрессия в C#

Регрессия K-nearest neighbors предсказывает значения, находя ближайших соседей в обучающих данных, и достигла точности 79,50% в демо-версии. В отличие от других методов, регрессия k-NN не создает математическую модель, а использует обучающие данные как саму модель.