Gradient boosting regression (GBR) использует деревья решений для предсказания значений. Демонстрация на Python демонстрирует точность GBR в предсказании синтетических данных, совпадающих с результатами из библиотеки scikit. XGBoost и LightGBM - популярные библиотеки GBR для энтузиастов машинного обучения.
Deep Instinct предлагает DSX, передовое решение для кибербезопасности, использующее глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект для защиты от вредоносных программ и программ-вымогателей в режиме реального времени. Инструмент DIANNA на базе Amazon Bedrock расширяет возможности SOC-команд, обеспечивая быстрый анализ известных и неизвестных угроз и решая ключевые задачи в условиях ра...
Статья демонстрирует Random Forest Regression и Bagging Regression на C# для Microsoft Visual Studio Magazine. В ней объясняется, как ансамбль деревьев решений позволяет избежать чрезмерной подгонки и улучшить прогнозы.
Элон Маск предлагает использовать самообучающиеся синтетические данные, поскольку ИИ-компании сталкиваются с нехваткой данных. Некоторые предостерегают от потенциального «краха модели».
Профессор Джон Макдермид подчеркивает необходимость того, чтобы регулирующие органы имели возможность отзывать модели ИИ и оценивать опережающие индикаторы риска, чтобы снять опасения Джеффри Хинтона по поводу опасностей ИИ. Совместные исследования и разработка ИИ для обеспечения безопасности имеют решающее значение для снижения рисков, выходя за рамки тестирования «красных команд» после разра...
ИИ-профили Meta не обладают самосознанием, что вызывает этические опасения. Билль о правах ИИ, разработанный Белым домом, требует прозрачности во взаимодействии ИИ.
Исследователи MIT CSAIL создали систему искусственного интеллекта, которая имитирует человеческие вокальные звуки без обучения, вдохновляясь когнитивной наукой. Этот прорыв может привести к созданию более интуитивных интерфейсов звукового дизайна, реалистичных персонажей ИИ и инновационных методов изучения языка.
Подросток из Сиднея попал под следствие за использование искусственного интеллекта для создания и распространения поддельных изображений студенток. Задействована полиция.
Сгенерированные искусственным интеллектом «помои» захватывают интернет, а такие платформы, как Facebook, поощряют их распространение. Подлинный человеческий контент становится редким товаром, поскольку посты, сгенерированные искусственным интеллектом, доминируют на таких платформах, как LinkedIn, и новостных сайтах.
Байесовское A/B-тестирование бросает вызов традиционным методам, используя предварительные убеждения для динамической оценки вероятности. Автор делится идеями из академического и профессионального опыта, подчеркивая преимущества и недостатки байесовского тестирования.
Сложность стратегического VC-измерения (SVC) возрастает с увеличением функций затрат по экземплярам, доводя их до бесконечности. Линейные классификаторы с функциями затрат могут отличаться от канонических аналогов, что влияет на сложность классификации.
Amazon Bedrock позволяет пользователям импортировать пользовательские модели, такие как Mistral Flan и Meta Llama, обученные в SageMaker, для использования по требованию. Это упрощает процесс, предлагая экономически эффективное решение для создания генеративных приложений ИИ с высокопроизводительными моделями.
В 2025 году ИИ будет определять стратегические инициативы компаний, влияя на формы собственности, аутсорсинг и удаленную работу. Взаимодействие между этими аспектами имеет решающее значение для успешного внедрения ИИ, при этом возникают различные организационные архетипы.
Большие языковые модели (БЯМ) отлично подходят для машинного перевода, улавливая контекст и культурные нюансы лучше, чем нейронные модели, например Amazon Translate. LLM обеспечивают потенциальную экономию средств и ускоряют выполнение проектов, но при этом сталкиваются с такими проблемами, как непостоянное качество и риск возникновения галлюцинаций.
К распространенным методам регрессии относятся линейная регрессия, k-nearest neighbors и kernel ridge. Регрессия по гребню ядра эффективна для сложных нелинейных данных, но может плохо масштабироваться на большие наборы данных. Переработанная реализация KRR с итерациями Ньютона показала многообещающие результаты в демонстрационном примере на синтетических данных.