Министр технологий Питер Кайл стремится сделать Великобританию лидером в области ИИ, уравновесив экономический рост с вопросами безопасности в Интернете. Убедить гигантов Кремниевой долины поддержать революцию ИИ в условиях политической напряженности - непростая задача для лейбористского правительства.
Оценка модели выходит за рамки точности при калибровке модели. Узнайте, как оценить надежность прогнозов и доверительные оценки вероятности. Калибровка гарантирует, что модели отражают истинную вероятность правильных прогнозов, что очень важно для реальных приложений.
Авторы, в том числе Сара Сильверман, обвиняют генерального директора Meta Марка Цукерберга в том, что он одобрил использование пиратских наборов данных книг для обучения искусственного интеллекта. Внутренние коммуникации свидетельствуют о том, что одобрение было получено, несмотря на предупреждения внутри компании.
Аналитика данных может помочь компаниям в создании устойчивых стратегий за счет согласования различных целей между отделами. Один из примеров иллюстрирует, как аналитические модели поддерживают «зеленые» инициативы при разработке экономически эффективных и экологичных сетей цепочек поставок.
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.
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...
Элон Маск предлагает использовать самообучающиеся синтетические данные, поскольку ИИ-компании сталкиваются с нехваткой данных. Некоторые предостерегают от потенциального «краха модели».
ИИ-профили Meta не обладают самосознанием, что вызывает этические опасения. Билль о правах ИИ, разработанный Белым домом, требует прозрачности во взаимодействии ИИ.
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.
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...
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.
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.
Подросток из Сиднея попал под следствие за использование искусственного интеллекта для создания и распространения поддельных изображений студенток. Задействована полиция.
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.