Британский проект использует беспилотники, обнаружение космических лучей и искусственный интеллект для прогнозирования переломных моментов климата. Aria выделяет 81 млн фунтов стерлингов командам, которые ищут ранние сигналы о климатических катастрофах.
Честность в вероятностных прогнозах - ключ к тому, чтобы избежать необъективных прогнозов. Линейные правила подсчета очков могут стимулировать нечестность, что приводит к плохо откалиброванным машинным прогнозам. Книга Дэвида Шпигельхальтера подчеркивает важность штрафования за уверенные, но ошибочные убеждения для получения непредвзятых оценок.
Кая Скоделарио блистает в пьесе Бо Уиллимона на тему искусственного интеллекта в лондонском театре Хэмпстед. Несмотря на захватывающий сюжет, постановке Эллен МакДугалл не хватает напряжения и она проваливается.
Платформа ReviveMed измеряет метаболиты, чтобы понять причины заболеваний и реакцию на лечение, заполняя пробел в анализе данных о метаболитах. Компания сотрудничает с фармацевтическими гигантами и предлагает бесплатное программное обеспечение для исследователей, чтобы они могли получить информацию из неиспользуемых данных о метаболитах.
Регрессия Пуассона предсказывает числовые значения для данных подсчета, используя специализированные методы и математические предположения. Демо-версия на C# генерирует синтетические пуассоновские данные и достигает высокой точности при использовании одной константы и коэффициентов.
Узнайте, как с помощью ИИ-подсказок и LLM выполнить семантическую кластеризацию сообщений на форуме пользователей быстрее и с меньшими усилиями. В этом руководстве, вдохновленном Clio, используются общедоступные сообщения Discord для анализа разговоров о технической помощи.
Безопасность велосипедистов становится все более актуальной из-за опасных столкновений с транспортными средствами. Решение на основе машинного обучения Amazon Rekognition помогает велосипедистам распознавать близкие столкновения и способствует безопасности дорожного движения.
Такие технологические гиганты, как Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta, активно инвестируют в ИИ, напоминая «пластик» в фильме «Выпускник». Стремление к интеллекту на уровне человека ставится под сомнение ради более практичных достижений.
Эксперты расходятся во мнениях о будущих технологических угрозах и настоящих опасностях. Мария Ресса предупреждает о негативном влиянии больших технологий на общество.
Причинно-следственные рассуждения позволяют выявить взаимосвязи в данных, избегая их неверного толкования. Понимание истории, лежащей в основе данных, очень важно для более эффективного анализа.
Поделитесь своим опытом влияния ИИ на работу, чтобы изучить текущее и будущее влияние технологий на работу. Внесите свой вклад в понимание положительного, отрицательного или смешанного влияния ИИ на рабочие роли.
Инженер машинного обучения рассказывает о своем пути от студента-физика до специалиста по изучению данных, получившего первую должность после подачи заявок на 300 с лишним вакансий. Познакомился с искусственным интеллектом после просмотра документального фильма DeepMind «AlphaGo», в котором рассказывается о важности упорного труда и настойчивости.
Проблемы бинарной классификации могут быть сложными для интерпретации из-за неоднозначности матрицы путаницы, в которой определения TP, TN, FP и FN могут различаться. Понимание этих терминов очень важно для точного анализа. Будьте осторожны при интерпретации матриц путаницы, чтобы избежать путаницы в результатах машинного обучения.
Такие достижения науки о данных, как Transformer, ChatGPT и RAG, меняют технологию. Понимание эволюции НЛП является ключевым для начинающих специалистов по работе с данными.
Реферат: Создание эффективных наборов данных изображений для проектов по классификации изображений включает в себя определение отсечек изображений, порогов доверия и использование поэтапных/синтетических данных для улучшения работы модели. Для достижения оптимальных результатов обучения важно найти баланс между слишком малым и слишком большим количеством изображений на класс.