Предварительная обработка данных включает в себя такие методы, как вменение отсутствующих значений и перебор выборки для повышения точности классификационной модели. Методы переборки, недоборки и гибридной выборки помогают сбалансировать наборы данных для более точных прогнозов в задачах машинного обучения.
Том Мэсси в сотрудничестве с Microsoft представил «умный» сад Avanade на цветочной выставке Челси 2025. Посетители смогут взаимодействовать с садом, оснащенным искусственным интеллектом и датчиками, и получать данные о растениях и советы по садоводству.
Компания Planview разработала ИИ-ассистента Planview Copilot на базе Amazon Bedrock, что позволило революционизировать взаимодействие при управлении проектами. Мультиагентная система позволяет эффективно маршрутизировать задачи и персонализировать пользовательский опыт, повышая продуктивность и улучшая процесс принятия решений.
Индийские производители и поставщики услуг используют NVIDIA Omniverse для планирования и автоматизации производства. Ola Electric и Reliance Industries используют Omniverse для ускорения времени выхода на рынок и планирования производства солнечных батарей, демонстрируя мощь ИИ в производственной индустрии Индии.
В статье журнала Microsoft Visual Studio Magazine за октябрь 2024 года демонстрируется бинарная классификация алгоритма Winnow с использованием набора данных Congressional Voting Records Dataset. Обучение модели Winnow включает в себя корректировку весов на основе прогнозируемых и фактических результатов, при этом значение альфа обычно устанавливается на уровне 2,0.
GeForce NOW представляет Call of Duty: Black Ops 6 и Romancing SaGa 2: Revenge of the Seven, а также другие новые игры. Black Ops 6 включает систему Omnimovement и 16 новых карт, а Romancing SaGa 2 - ремейк с новыми возможностями и захватывающей сюжетной линией.
Узнайте, как проводить точные эксперименты с использованием оптимизации в Python с помощью пошагового руководства. Подход, основанный на оптимизации, улучшает статистические выводы, снижая затраты на эксперименты в таких дисциплинах, как онкология.
Агенты Amazon Bedrock Agents используют большие языковые модели для создания динамических рабочих процессов с итеративными циклами обратной связи. Они ускоряют разработку приложений на основе генеративного ИИ, оптимизируют рабочие процессы и сокращают расходы.
Большие языковые модели (БЯМ) универсальны и способны преобразить создание контента и поисковые системы. Retrieval Augmented Generation (RAG) оптимизирует выдачу LLM за счет ссылок на внешние базы знаний, повышая релевантность и точность.
Статья рассказывает о внутреннем устройстве больших языковых моделей (LLM), начиная с базовой математики и заканчивая продвинутыми моделями ИИ, такими как GPT и архитектура Transformer. Подробный анализ охватывает вкрапления, внимание, softmax и многое другое, что позволяет воссоздать современные LLM с нуля.
AWS GenAIIC помогает клиентам с генеративным ИИ, уделяя особое внимание генерации с дополнением и извлечением (RAG) для чат-ботов. Архитектура RAG включает в себя поиск, дополнение и генерацию, при этом основной упор делается на оптимизацию ретривера для эффективного ввода документов.
Метаморфоза ML - процесс объединения различных моделей в цепочку - может значительно повысить качество модели по сравнению с традиционными методами обучения. Дистилляция знаний переносит знания из большой модели в меньшую, более эффективную, в результате чего получаются более быстрые и легкие модели с улучшенной производительностью.
Amazon Web Services предлагает такие решения в области искусственного интеллекта, как Post Call Analytics, которые позволяют повысить качество обслуживания клиентов за счет получения полезной информации из записей звонков. Amazon Q в QuickSight позволяет пользователям легко анализировать данные после звонка и создавать визуализации для принятия решений на основе данных.
Мать подала в суд на Character.ai после смерти сына от одержимости чатботом. В иске говорится о халатности и причинении смерти по неосторожности.
NHS в Англии опробует «сверхчеловеческий» инструмент искусственного интеллекта Aire, предсказывающий риск заболевания и ранней смерти пациента по результатам ЭКГ. Технология Aire считывает результаты ЭКГ, чтобы обнаружить невидимые проблемы, предлагая потенциальные идеи, спасающие жизнь.