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

Преобразование текста в графики знаний без особых усилий с помощью Graph Maker

Graph Maker - это библиотека на языке Python, использующая Llama3 и Mixtral для построения графиков знаний из текста. Библиотека решает сложные задачи и была хорошо принята, а также связана с исследованиями MIT.

Защита мобильных данных с помощью федеративного обучения

Meta исследует Federated Learning with Differential Privacy для повышения конфиденциальности пользователей путем обучения ML-моделей на мобильных устройствах, добавляя шум для предотвращения запоминания данных. Проблемы включают балансировку меток и замедленное обучение, но новая архитектура системы Meta направлена на решение этих проблем, позволяя масштабировать и эффективно обучать модели на...

Революционный поиск видео с Veritone и Amazon AI

Veritone, калифорнийская компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте, предлагает мощные ИИ-решения для обработки мультимедиа и не только. Они расширяют возможности поиска медиафайлов с помощью новых методов искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта.

Разоблачение LockBitSupp: Идентификация организатора вымогательства

За арест «LockBitSupp», выданного за Дмитрия Юрьевича Хорошева, лидера группы разработчиков вымогательского ПО LockBit, назначена награда в 10 миллионов долларов. По данным прокуратуры, Хорошев вымогал 500 миллионов долларов у 2500 жертв, причинив миллиардный ущерб по всему миру.

ИИ обнаружил 40 поддельных произведений искусства на eBay

Специалист доктор Карина Поповичи использует искусственный интеллект, чтобы определить до 40 поддельных картин на eBay, включая «Моне» и «Ренуара». Передовая технология показывает шокирующие результаты при определении подлинности произведений искусства.

Unlocking Insights: LLM и Amazon SageMaker JumpStart

LLM позволяют получать самые современные результаты при минимальном количестве данных. Amazon SageMaker JumpStart упрощает тонкую настройку и развертывание моделей для задач NLP.

Шпионский бот: ИИ-чатбот Microsoft для шпионажа

Microsoft представляет ИИ на основе GPT-4 для спецслужб США, позволяющий проводить безопасный анализ и взаимодействовать с чатботами. Модель ИИ решает проблемы безопасности данных, но чиновники должны остерегаться возможного злоупотребления из-за ограничений ИИ.

Оптимизация анализа трафика с помощью PCA и K-Means в Python

PCA используется для снижения размерности и кластеризации станций Taipei MRT на основе данных о почасовом трафике. Анализ моделей движения и кластеризация выявляют сходство в пропорциях пассажиров в течение дня.

Освоение MLOps: версионирование данных и моделей

Контроль версий необходим как в программной инженерии, так и в машинном обучении, причем версионирование данных и моделей играет важнейшую роль. Он обеспечивает такие преимущества, как прослеживаемость, воспроизводимость, откат, отладка и совместная работа.

Раскрытие возможностей ML-моделей: Руководство по реестру

Реестр моделей ML: Централизованный центр хранения, каталогизации и развертывания моделей для команд ML, обеспечивающий эффективное сотрудничество и беспрепятственное управление моделями. Weights & Biases Model Registry упрощает разработку, тестирование, развертывание и мониторинг моделей для повышения продуктивности ML-деятельности.

Фактор страха: ИИ в реалити-шоу

В сериале Netflix «Круг» (The Circle) появляется чатбот с искусственным интеллектом Макс, вызывая дискуссию о роли ИИ в индустрии развлечений. Макс, прикрывающийся чатботом с искусственным интеллектом, привносит новый поворот в реалити-шоу, поднимая вопросы об использовании ИИ в кино и на телевидении.

Демистификация MLOps: ключ к успеху машинного обучения

Предприятия инвестируют в системы ML, чтобы обеспечить их ценность, но сталкиваются с проблемами, связанными с поддержанием производительности. MLOps применяет принципы DevOps к системам ML для совместной работы, автоматизации и непрерывного совершенствования.

Освоение MLOps: основы отслеживания экспериментов

Разработка моделей машинного обучения похожа на выпечку - небольшие изменения могут оказать большое влияние. Отслеживание экспериментов очень важно для отслеживания входных и выходных данных, чтобы найти наиболее эффективную конфигурацию. Организация и протоколирование экспериментов ML помогает не упустить из виду, что работает, а что нет.

Снижение модельного риска в финансах

Управление модельными рисками (MRM) в финансовой сфере имеет решающее значение для управления рисками, связанными с использованием моделей машинного обучения для принятия решений в финансовых учреждениях. Weight & Biases может повысить прозрачность и скорость рабочего процесса, снизив вероятность значительных финансовых потерь.