Многоязычные LLM Llama 3.1, доступные на Amazon SageMaker JumpStart, предлагают оптимизированные генеративные модели ИИ для разработчиков и предприятий. SageMaker JumpStart предоставляет доступ к предварительно обученным базовым моделям, позволяет настраивать их и безопасно развертывать в выделенной среде VPC.
Спутниковые снимки помогают следить за изменениями на Земле, но сегментация облаков имеет решающее значение. Сравниваются алгоритмы Random Forest и YOLO для удаления облаков на снимках Sentinel-2. Доступ к данным осуществляется через Copernicus Open Access Hub, Google Earth Engine или Python-пакет sentinelhub.
Базовые модели, такие как большие языковые модели (LLM), адаптируются для моделирования временных рядов с помощью больших базовых моделей временных рядов (LTSM). Используя последовательное сходство данных, LTSM нацелены на обучение на основе разнообразных данных временных рядов для таких задач, как обнаружение выбросов и классификация, опираясь на успех LLM в вычислительных лингвистических обл...
TDS празднует знаменательную дату, публикуя увлекательные статьи о передовых методах компьютерного зрения и обнаружения объектов. Среди основных тем - подсчет объектов в видео, отслеживание игроков в хоккее с шайбой с помощью искусственного интеллекта и экспресс-курс по планированию автономного вождения.
MusGConv представляет блок свертки графов, вдохновленный восприятием, для обработки данных о музыкальных партитурах, повышая эффективность и производительность в задачах понимания музыки. Традиционные подходы MIR улучшаются с помощью MusGConv, который моделирует музыкальные партитуры как графы, чтобы отразить сложные, многомерные музыкальные отношения.
В PyTorch 2.0 появился torch.compile для более быстрого выполнения кода. AWS оптимизировала torch.compile для процессоров Graviton3, что привело к значительному увеличению производительности моделей NLP, CV и рекомендаций.
Прорыв Янна ЛеКуна в 1989 году с помощью конволюционных нейронных сетей сохранил пространственные данные изображений, что произвело революцию в исследованиях компьютерного зрения. CNN используют фильтры для извлечения карт признаков, складывая слои для создания мощных классификаторов изображений.
Трансформаторы, известные своей революцией в НЛП, теперь отлично справляются с задачами компьютерного зрения. Ознакомьтесь с архитектурами трансформатора зрения и автокодировщика с маской, обеспечивающими этот прорыв.
Исследователи Массачусетского технологического института обнаружили, что большие языковые модели могут понимать визуальный мир и генерировать сложные сцены. Запросив у LLM самокорректирующийся код для изображений, они улучшили простые рисунки и обучили систему зрения без использования визуальных данных.
Исследователи MIT и Meta разрабатывают PlatoNeRF - метод компьютерного зрения, использующий тени и машинное обучение для создания точных 3D-моделей сцен, повышающих эффективность автономных транспортных средств и AR/VR. Сочетая лидар и искусственный интеллект, PlatoNeRF предлагает новые возможности для реконструкции и будет представлен на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию обр...
Компания Sprinklr использует искусственный интеллект для повышения качества обслуживания клиентов и добилась 20-процентного повышения производительности с помощью AWS Graviton3 для экономически эффективного ML-вывода. Тысячи серверов настраивают и обслуживают более 750 моделей искусственного интеллекта для 60+ вертикалей, обрабатывая 10 миллиардов прогнозов ежедневно.
Ученые используют искусственный интеллект для определения передовых материалов для солнечных батарей. Инженеры Массачусетского технологического института разрабатывают метод компьютерного зрения, позволяющий ускорить определение характеристик материалов в 85 раз, стремясь полностью автоматизировать процесс отбора материалов.
Выбор правильного варианта использования ИИ имеет решающее значение для успеха. ИИ может быть ценным даже при умеренной производительности, предлагая уникальные решения. В качестве примера можно привести слияние датчиков и генеративный ИИ в повседневных продуктах.
Ученые из Массачусетского технологического института и Лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson разработали новый подход, позволяющий научить компьютеры точно определять действия на видео, используя только транскрипты. Этот метод, названный пространственно-временным обоснованием, повышает точность определения действий на длинных видео и может найти применение в онлайн-обучении и зд...
Откройте для себя новаторское исследование компании XYZ, посвященное разработке новой технологии искусственного интеллекта, которая может произвести революцию в сфере здравоохранения. Узнайте, как эта инновация улучшит уход за пациентами и точность диагностики.
Новое исследование показывает революционную технологию искусственного интеллекта, разработанную компанией Google, которая революционизирует анализ данных в здравоохранении. Результаты исследования свидетельствуют о значительном повышении точности и эффективности диагностики редких заболеваний.
Откройте для себя новаторское сотрудничество компаний Tesla и SpaceX, совершивших революцию в области электромобилей и космических путешествий. Узнайте, как их инновационные технологии формируют будущее транспорта.
Узнайте, как новая технология автономного вождения Tesla совершает революцию в автомобильной промышленности. Благодаря передовым алгоритмам искусственного интеллекта и новейшим датчикам Tesla прокладывает путь к созданию автономных автомобилей.
Узнайте, как инновационные стартапы совершают революцию в технологической отрасли, создавая передовые продукты. От решений на основе искусственного интеллекта до экологичных технологий - эти компании меняют будущее.
Узнайте о новаторском сотрудничестве Tesla и SpaceX в разработке инновационных решений в области возобновляемых источников энергии. Узнайте, как концепция Элона Маска революционизирует будущее транспорта и освоения космоса.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали FeatUp - систему, которая улучшает алгоритмы компьютерного зрения, позволяя одновременно улавливать детали высокого и низкого уровня, что революционизирует обработку изображений. FeatUp повышает разрешение в 16-32 раза, улучшая такие задачи, как обнаружение объектов и оценка глубины, предлагая новый уровень четкости в моделях...
3D Gaussian splatting, новый метод синтеза новых видов, бросает вызов NeRFs как доминирующей технике для представления 3D-сцен. Этот метод использует анизотропные гауссианы для создания четких 3D-моделей в реальном времени, обеспечивая уникальный подход к представлению сцен и рендерингу изображений.
Доступ к набору данных Sun RGB-D для получения 3D-понимания из 2D-изображений. Набор данных включает сцены в помещении с 2D- и 3D-аннотациями, полученными с помощью различных 3D-сканеров. Изучите код Python, чтобы получить доступ к этому ценному ресурсу для более глубокого понимания ML.
Последние достижения в области ИИ, включая GenAI и LLM, совершают революцию в промышленности, повышая производительность и расширяя возможности. Архитектуры трансформаторов зрения, такие как ViTs, меняют представление о компьютерном зрении, предлагая более высокую производительность и масштабируемость по сравнению с традиционными CNN.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали набор данных для имитации периферийного зрения в моделях искусственного интеллекта, что улучшает обнаружение объектов. Понимание периферийного зрения машинами может повысить безопасность водителей и предсказать поведение людей, преодолевая разрыв между ИИ и человеческим зрением.
Статья посвящена развертыванию ML-моделей в облаке, объединению полей CS и DS и преодолению ограничений на память при развертывании моделей. Ключевые технологии включают Detectron2, Django, Docker, Celery, Heroku и AWS S3.
В этой статье обсуждается важность высококачественных данных и уменьшения ошибок маркировки в моделях оценки позы. В ней демонстрируется, как пользовательский рабочий процесс маркировки в Amazon SageMaker Ground Truth может упростить процесс маркировки и минимизировать ошибки, что в конечном итоге снижает стоимость получения точных меток позы.
Автоматизируйте выявление мошенничества с ипотечными документами с помощью ML-моделей и правил, определяемых бизнесом, с помощью Amazon Fraud Detector - полностью управляемой службы выявления мошенничества. Загрузите исторические данные, обучите модель, проверьте ее производительность и разверните API для составления прогнозов, чтобы повысить точность обнаружения мошенничества и андеррайтинга.
Автоматизация обнаружения фальсификации документов и мошенничества в масштабе с помощью сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения AWS для андеррайтинга ипотечных кредитов. Разработка модели компьютерного зрения на основе глубокого обучения для обнаружения и выделения поддельных изображений при ипотечном андеррайтинге с помощью Amazon SageMaker.
Технология искусственного интеллекта способна преобразовывать изображения продуктов питания в рецепты, позволяя создавать персональные рекомендации, учитывать культурные особенности и автоматизировать процесс приготовления пищи. Этот инновационный метод сочетает в себе компьютерное зрение и обработку естественного языка для создания комплексных рецептов на основе изображений продуктов питания,...
Лаборатория Improbable AI Lab Массачусетского технологического института разработала мультимодальную систему под названием HiP, которая использует три различные базовые модели, помогающие роботам создавать детальные планы для сложных задач. В отличие от других моделей, HiP не требует доступа к парным данным о зрении, языке и действиях, что делает ее более экономичной и прозрачной.
В этой статье рассматривается монокулярная оценка глубины (MDE) и ее важность для приложений компьютерного зрения. В ней рассказывается о том, как загрузить и визуализировать данные карты глубины, выполнить вывод с помощью Marigold и DPT, а также оценить прогнозы глубины с помощью набора данных SUN RGB-D.
В статье рассматривается использование легких иерархических трансформаторов зрения в автономной робототехнике, подчеркивается эффективность концепции общего ствола для многозадачного обучения. В ней также обсуждается появление больших мультимодальных моделей и их потенциал для создания единой архитектуры для комплексных решений в области автономного вождения.
Компьютерное зрение прошло путь от небольших пиксельных изображений до генерации изображений высокого разрешения на основе описаний, при этом более компактные модели повышают производительность в таких областях, как фотосъемка со смартфона и автономные транспортные средства. Модель ResNet доминирует в компьютерном зрении уже почти восемь лет, но появляются такие претенденты, как Vision Transfo...
PGA TOUR разрабатывает систему отслеживания положения мяча нового поколения, использующую компьютерное зрение и методы машинного обучения для определения местоположения мячей для гольфа на путтинг-грине. Система, разработанная инновационным центром Amazon Generative AI, успешно отслеживает положение мяча и предсказывает его координаты для отдыха.
2024 год может стать переломным моментом для музыкального ИИ благодаря прорывам в области генерации текста в музыку, музыкального поиска и чат-ботов. Однако эта область все еще отстает от речевого ИИ, и для революции в музыкальном взаимодействии с помощью ИИ необходимы достижения в области гибкого и естественного разделения источников.
Гауссово напыление - это быстрый и понятный метод представления 3D-сцен без нейронных сетей, набирающий популярность в мире, одержимом моделями искусственного интеллекта. Он использует 3D-точки с уникальными параметрами для точного соответствия рендеров известным изображениям из базы данных, предлагая свежую альтернативу сложным и непрозрачным методам вроде NeRF.
Автономные машины в робототехнике продемонстрировали свои возможности в 2023 году, среди которых стоит отметить умную коляску с искусственным интеллектом от Glüxkind, систему mGripAI от Soft Robotics для упаковки продуктов и робота TM25S от Quanta для проверки продукции - все они используют технологии NVIDIA.
Революционный мониторинг горного оборудования с помощью AWS-прототипирования и компьютерного зрения
ICL, международная производственная и горнодобывающая корпорация, разработала собственные возможности машинного обучения и компьютерного зрения для автоматического мониторинга своего горнодобывающего оборудования. При поддержке программы AWS Prototyping они смогли создать на AWS фреймворк с использованием Amazon SageMaker для извлечения изображения с 30 камер с возможностью масштабирования до ...