Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Sophos використовує ШІ та ML для захисту agai

Інтеграція Datadog з AWS Neuron оптимізує робочі навантаження ML на екземпляри Trainium та Inferentia, забезпечуючи високу продуктивність та моніторинг у реальному часі. Інтеграція з Neuron SDK забезпечує глибоке спостереження за виконанням моделі, затримками та використанням ресурсів, що сприяє ефективному навчанню та висновкам.

Флагманський продукт Rad AI, Rad AI Impressions, використовує штучний інтелект для автоматизації радіологічної звітності, заощаджуючи час і зменшуючи кількість помилок для лікарів-рентгенологів. Щомісяця генеруючи мільйони знімків, Rad AI допомагає тисячам радіологів у 40% систем охорони здоров'я США, покращуючи догляд за пацієнтами та ефективність робочого процесу.

Дізнайтеся, як налаштувати конфігурації життєвого циклу для доменів Amazon SageMaker Studio, щоб автоматизувати такі дії, як попередня інсталяція бібліотек і вимкнення ядер, що простоюють. Amazon SageMaker Studio - це перше середовище розробки, призначене для прискорення наскрізної розробки ML, що пропонує настроювані профілі користувачів домену та спільні робочі простори для ефективного управ...

Марзіє Гассемі поєднує свою любов до відеоігор та здоров'я у роботі в Массачусетському технологічному інституті (MIT), зосереджуючись на використанні машинного навчання для покращення справедливості в охороні здоров'я. Дослідницька група Гассемі в LIDS вивчає, як упередженість даних про стан здоров'я може вплинути на моделі машинного навчання, підкреслюючи важливість різноманітності та інклюзи...

Медичні LLM-моделі John Snow Labs на Amazon SageMaker Jumpstart оптимізують завдання з медичної мови, перевершуючи GPT-4o в узагальненні та відповідях на запитання. Ці моделі підвищують ефективність і точність для медичних працівників, підтримуючи оптимальний догляд за пацієнтами та результати медичної допомоги.

Резюме: Компроміс між похибкою та дисперсією впливає на прогнозні моделі, балансуючи між складністю та точністю. На реальних прикладах показано, як недостатнє та надмірне пристосування впливає на продуктивність моделі.

Amazon DataZone полегшує управління даними в масштабах, дозволяючи організаціям децентралізувати володіння даними та сприяти самообслуговуванню аналітики. Фінансові установи використовують Amazon DataZone для цільових маркетингових кампаній, демонструючи його переваги у спрощенні управління даними та безперешкодному обміні даними між командами та обліковими записами.

Дебати LLM використовують синтетичні базові дані для навчання більш потужних мовних моделей, перевершуючи існуючі методи. Amazon Bedrock полегшує використання різних методів LLM для покращення узгодженості фактів у процесах прийняття рішень.

Запропонований малоресурсний метод пояснення для LLM з використанням підходу на основі подібності. Модельно-діагностичний, швидкий і прозорий, доступний на Github.

Короткий зміст: У випуску журналу Microsoft Visual Studio Magazine за листопад 2024 року наведено демонстрацію k-NN регресії з використанням мови C#, відомої своєю простотою та інтерпретованістю. Метод прогнозує числові значення на основі найближчих навчальних даних, а демонстрація демонструє точність і процес прогнозування.

Створення системи МД дозволяє оптимізувати ціноутворення, прогнозувати майбутні доходи та покращити процес прийняття рішень за допомогою ELT, моделювання відтоку та інформаційних панелей. Розширені модулі можуть ще більше підвищити створення вартості, надаючи вашій компанії конкурентну перевагу.

Джордан Рудесс дебютував з джемботом зі штучним інтелектом в Массачусетському технологічному інституті, продемонструвавши унікальний дует з машиною під час живого концерту. Відома клавішниця співпрацює з дослідниками Массачусетського технологічного інституту, щоб дослідити «симбіотичну віртуозність» у створенні музики в реальному часі.

Короткий зміст: Розробник ділиться досвідом застосування NLP-моделі для обробки документів чеською мовою, зосереджуючись на ідентифікації суб'єктів. Модель була навчена на 710 PDF-документах з використанням ручного маркування та уникненням підходів на основі обмежувальних рамок для підвищення ефективності.

Amazon представляє двійкові вбудовування для Amazon Titan Text Embeddings V2 в Amazon Bedrock і OpenSearch Serverless, що зменшує використання пам'яті та витрати. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та можливості для генеративних додатків ШІ, тоді як OpenSearch Serverless підтримує бінарні вектори для сучасного ML-пошуку.

Поточні схеми перехресної перевірки з використанням рухомих рамок можуть вводити в оману. Потрібен новий підхід для кращого пояснення концепції.

Імінг Чен '24 та Вільгельм Гектор були названі 2025 стипендіатами Родосу, увійшовши в історію як перші громадяни Гаїті, які отримали цю стипендію. Чен вивчатиме безпеку штучного інтелекту в Оксфорді, а Гектор отримав Глобальну стипендію Родса.

Математика в сучасному машинному навчанні розвивається. Зрушення в бік масштабування розширює сферу застосовних математичних галузей, впливаючи на вибір дизайну.

Витрати на хмару впливають на бізнес-операції. Стратегія візуалізації та маркування в реальному часі необхідна для економічно ефективного використання та оптимізації хмарних технологій.

Stability AI запускає Stable Diffusion 3.5 Large в Amazon SageMaker JumpStart, пропонуючи потужні можливості генерації зображень для різних галузей. Маючи 8,1 мільярда параметрів, модель дозволяє створювати високоякісний, ефективний контент з підвищеною креативністю та багатопрофільністю.

Рішення з використанням генеративного ШІ AWS, такого як Amazon Bedrock і OpenSearch, спрощує оцінку пошкоджень транспортних засобів для страховиків, ремонтних майстерень і менеджерів автопарків. Перетворюючи зображення і метадані в числові вектори, цей підхід спрощує процес і надає цінну інформацію для прийняття обґрунтованих рішень в автомобільній промисловості.

Технологія візуального пошуку покращує електронну комерцію, дозволяючи користувачам шукати за зображеннями, а не за текстом. Amazon Bedrock пропонує передові моделі штучного інтелекту для точного аналізу зображень і мультимодального пошуку.

Amazon SageMaker тепер дозволяє користувачам реєструвати моделі ML за допомогою карток моделей, спрощуючи управління та прозорість для галузей з високими ставками. Інтеграція карток моделей з Реєстром моделей спрощує управління моделями та процеси їхнього затвердження, що сприяє кращому прийняттю рішень.

Лабораторія DeCoDE з Массачусетського технологічного інституту розширює межі машинобудування, поєднуючи машинне навчання та генеративний ШІ для підвищення точності проектування. Їхній проект Linkages демонструє у 28 разів вищу точність і в 20 разів швидші результати, ніж попередні методи, що свідчить про потенціал для ширшого застосування в інженерії.

Програма OxML 2024 обговорила перехід від Proof of Concept (PoC) до Proof of Value (PoV) в ШІ, наголошуючи на вимірюваному впливі на бізнес. Реза Хоршіді підкреслив важливість оцінки не лише технічної здійсненності, а й потенційної цінності та впливу систем АІ на бізнес.

У статті представлено новий елегантний ітераційний метод для обчислення псевдооберненої матриці Мура-Пенроуза. Метод використовує градієнт обчислення та ітераційні цикли для наближення до істинної псевдооберненої, що нагадує методи навчання нейронних мереж.

Zalando вирішує проблеми ціноутворення зі знижками за допомогою алгоритмічних рішень для оптимальних знижок і максимізації прибутку. Підхід «прогнозуй, а потім оптимізуй» використовує минулі дані для визначення попиту на рівні товару та рівня запасів, покращуючи навчальні множини для точних прогнозів, що залежать від знижок.

Генеративний ШІ трансформує аналіз аудіо та відео, витягуючи ідеї та емоції з мовних даних. Великі мовні моделі (LLM) уможливлюють просунутий аналіз настроїв, висновок про персоналії та генерацію контенту з розмов, революціонізуючи бізнес-цінність за допомогою мовної аналітики.

Моделі ML можуть розробляти оптимальні клієнтські подорожі, поєднуючи глибоке навчання з методами оптимізації. Традиційні моделі атрибуції не справляються з цим завданням через позиційну атрибуцію, контекстну сліпоту та статичні значення каналів.

Генеративний ШІ пропонує нові можливості, але data scientists борються з розробкою інтерфейсу користувача. AWS спрощує створення додатків для генеративного ШІ за допомогою Streamlit і таких ключових сервісів, як Amazon ECS і Cognito.

Моделі ШІ, такі як LLaMA 3.1, вимагають великої пам'яті графічного процесора, що ускладнює доступ до них на споживчих пристроях. Дослідження квантування пропонує рішення для зменшення розміру моделі та уможливлення локального запуску ШІ-моделі.

LLM тепер можна запускати локально для підвищення конфіденційності та контролю над налаштуваннями моделі, причому доступні різні розміри. Квантифікація зменшує використання пам'яті, тоді як локальні реалізації виявляються економічно ефективнішими порівняно з хмарними рішеннями.

Розсекречено мережевий доступ до облікового запису Azure Storage: Дізнайтеся про кінцеві точки служб і приватні кінцеві точки для безпечного обміну даними в корпоративних озерах даних. Дізнайтеся про Azure Backbone, брандмауер облікового запису сховища, VNET, NSG та інші засоби надійного захисту.

Модель ізольованого лісу використовує ансамблеве навчання для ефективного виявлення аномалій у високорозмірних даних шляхом ізоляції рідкісних спостережень. Вона випадковим чином вибирає ознаки для ізоляції викидів, що робить її надійною і точною для виявлення аномалій.

Попередня обробка даних може призвести до витоку даних, що впливає на точність моделі. Будьте обережні з методами інтерполяції пропущених значень, щоб уникнути витоку.

Інтелектуальна обробка документів (IDP) на основі AI/ML революціонізує обробку документів у виробничій, фінансовій та медичній галузях. Amazon Bedrock Prompt Flows забезпечує масштабоване, економічно ефективне та автоматизоване вилучення та обробку даних з документів за допомогою безсерверних технологій та керованих сервісів.

Індивідуальний моніторинг моделей за допомогою Amazon SageMaker має вирішальне значення для сценаріїв ШІ/МЛ у реальному часі. SageMaker Model Monitor пропонує розширені можливості для моніторингу якості моделей та обробки багатокористувацьких запитів, прискорюючи розробку індивідуального моніторингу моделей.

Принцип мінімізації даних у машинному навчанні наголошує на зборі лише необхідних даних для зменшення ризиків конфіденційності. Для оптимального захисту даних в усьому світі передбачено обмеження цілей та релевантності даних.

Попередня обробка даних включає такі методи, як імплікація пропущених значень та надмірна вибірка для підвищення точності класифікаційної моделі. Методи надмірної, недостатньої та гібридної вибірки допомагають збалансувати набори даних для більш точних прогнозів у задачах машинного навчання.

Стаття в журналі Microsoft Visual Studio Magazine за жовтень 2024 року демонструє бінарну класифікацію алгоритму Winnow з використанням набору даних записів голосувань Конгресу США. Навчання моделі Winnow передбачає коригування вагових коефіцієнтів на основі прогнозованих і фактичних результатів, при цьому значення альфа зазвичай встановлюється на рівні 2.0.

Стаття пояснює внутрішню роботу великих мовних моделей (ВММ) від базової математики до просунутих моделей ШІ, таких як GPT і трансформаторна архітектура. Детальний розбір охоплює вбудовування, увагу, softmax та багато іншого, що дозволяє відтворювати сучасні LLM з нуля.

Amazon Web Services пропонує рішення зі штучного інтелекту, такі як Post Call Analytics, щоб покращити обслуговування клієнтів, надаючи корисну інформацію із записів дзвінків. Amazon Q у QuickSight дозволяє користувачам легко аналізувати дані після дзвінків і створювати візуалізації для прийняття рішень на основі даних.

Метаморфози ML, процес, що об'єднує різні моделі разом, може значно покращити якість моделей, виходячи за рамки традиційних методів навчання. Дистиляція знань переносить знання з великої моделі в меншу, більш ефективну, що призводить до швидших і легших моделей з покращеною продуктивністю.

Беріть участь у реляційному глибокому навчанні (RDL), безпосередньо навчаючись на реляційній базі даних, перетворюючи таблиці на графік для ефективного виконання завдань ML. RDL усуває етапи функціональної інженерії, навчаючись на необроблених реляційних даних, підвищуючи продуктивність і деталізацію моделі.

Дізнайтеся про 6 креативних способів розбиття чисел на категорії для попередньої обробки даних. Дискретизація перетворює безперервні змінні на категоріальні ознаки для кращої продуктивності моделі.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили SymGen, щоб допомогти фактчекерам швидко перевіряти відповіді з великих мовних моделей, надаючи цитати, які безпосередньо посилаються на вихідний документ, що прискорює час перевірки приблизно на 20%. SymGen дозволяє користувачам вибірково фокусуватися на конкретних частинах тексту, щоб забезпечити точність, що потенційно підвищу...

Дрейф даних і дрейф концепцій є вирішальними факторами, що впливають на продуктивність моделі ML з плином часу. Розуміння та вирішення цих проблем є ключовим для підтримки точності та ефективності моделі. Стратегії перенавчання відіграють життєво важливу роль у зменшенні погіршення продуктивності, спричиненого зміною шаблонів і взаємозв'язків даних.

Інноваційне рішення від Qualcomm та Amazon SageMaker дозволяє наскрізне налаштування та розгортання моделей на периферії. Розробники можуть використовувати BYOM та BYOD для оптимізації рішень машинного навчання, орієнтованих на розгортання на пристроях.

Amazon SageMaker Studio пропонує інтегровані IDE, такі як JupyterLab та RStudio, для ефективної роботи з ML. Користувачі можуть створювати приватні простори за допомогою Amazon EFS для безперешкодного обміну даними та централізованого управління, забезпечуючи індивідуальне зберігання та міжінстанційний доступ до файлів.

Бібліотека GraphMuse Python використовує графові нейронні мережі для аналізу музики, з'єднуючи ноти в партитурі для створення безперервного графіка. Побудована на PyTorch та PyTorch Geometric, GraphMuse перетворює музичні партитури на графіки до x300 швидше, ніж попередні методи, революціонізуючи музичний аналіз.

Моніторинг здоров'я рослинності є надзвичайно важливим, але складним завданням. Геопросторові можливості Amazon SageMaker пропонують спрощене рішення, яке дозволяє скласти карту глобальної рослинності менш ніж за 20 хвилин.

Intact Financial Corporation впроваджує рішення для управління якістю дзвінків на основі штучного інтелекту за допомогою Amazon Transcribe, що дозволяє обробляти на 1500% більше дзвінків, скоротити час роботи операторів на 10% та ефективно отримувати цінну інформацію про клієнтів. Можливості глибокого навчання та масштабованість Amazon Transcribe стали ключовими факторами в рішенні Intact, що ...

Генеративний ШІ трансформує програмування, пропонуючи інтелектуальну допомогу та автоматизацію. AWS та SailPoint співпрацюють над створенням асистента кодування з використанням технології Anthropic на Amazon Bedrock, щоб прискорити розробку роз'ємів SaaS. SailPoint спеціалізується на рішеннях для захисту корпоративної ідентичності, забезпечуючи правильний доступ до ресурсів у потрібний час.

Bria AI представляє вдосконалені моделі генерації зображень в Amazon SageMaker JumpStart. Bria 2.3, 2.2 HD та 2.3 Fast пропонують високоякісні візуальні матеріали для різних галузей, з опціями фотореалізму, високої чіткості та оптимізації швидкості.

Amazon SageMaker Ground Truth - це сервіс маркування даних від AWS для різних типів даних, що підтримує генеративний ШІ. Він пропонує опцію самообслуговування та SageMaker Ground Truth Plus для ефективного управління проектами.

Amazon SageMaker представляє SageMaker Core, Python SDK для управління життєвим циклом ML. Цей SDK спрощує завдання за допомогою об'єктно-орієнтованих інтерфейсів, замінюючи довгі словники JSON на більш інтуїтивно зрозумілі для розробників.

Лінійний дискримінантний аналіз (LDA) допомагає виявити критичні особливості даних у великих наборах даних, відрізняючи важливі ознаки від менш важливих. LDA - це керований метод, який зменшує розмірність і пояснює закономірності збоїв, що робить його ідеальним для аналізу промислових даних.

Краткое содержание статьи: Implementing k-NN Classification Using C# в журнале Microsoft MSDN Magazine демонстрирует простоту и интерпретируемость метода k-nearest neighbors. Несмотря на чувствительность к обучающим данным, она отличается простотой реализации и впечатляющими результатами точности.

Amazon Lookout for Metrics, служба обнаружения аномалий ML от Amazon, прекратит свою поддержку 10 октября 2025 года. Клиенты могут перейти на альтернативные сервисы AWS, такие как Amazon OpenSearch, CloudWatch, Redshift ML для обнаружения аномалий.

A/B-тестирование против отклоняющего вывода: Выбор правильного размера выборки. Сравнение двух групп в A/B-тестировании или выбор репрезентативной выборки для вывода об отклонении имеет решающее значение для получения беспристрастных результатов. Понимание метрик успеха, таких как пропорции или абсолютные числа, является ключевым для точного проведения экспериментов.

Google Colab, интегрированный с инструментами генеративного искусственного интеллекта, упрощает кодирование на Python. Изучайте Python легко, без установки, благодаря доступным функциям Google Colab.

Переход от инженера-программиста к инженеру машинного обучения в компаниях FAANG включает 7 ключевых шагов, в том числе поиск мотивации, изучение основ ML, налаживание контактов и поиск своей ниши в сфере ML. Понимание своих интересов и стратегическое использование имеющихся навыков - вот что необходимо для успешного перехода.

Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд удостоены Нобелевской премии 2024 года за создание искусственных нейронных сетей, вдохновленных мозгом. Их работа произвела революцию в возможностях ИИ благодаря функциям хранения памяти и обучения, имитирующим человеческое познание.

Предварительное обучение больших языковых моделей (LLM) с помощью библиотеки torchtitan ускоряет работу моделей, подобных Meta Llama 3, демонстрируя поддержку FSDP2 и FP8. Amazon SageMaker Model Training сокращает время и затраты, предлагая высокопроизводительную вычислительную инфраструктуру для ML.

Прогнозирование временных рядов очень важно для предсказания будущих значений, но сталкивается с такими проблемами, как сезонность и ручная настройка. Amazon SageMaker AutoMLV2 упрощает этот процесс благодаря автоматизации, начиная с подготовки данных и заканчивая развертыванием модели.

Регрессор ближайших соседей упрощает прогнозирование непрерывных величин, эффективно используя KD-деревья и Ball-деревья. Наглядное руководство с примерами кода для начинающих, сфокусированное на построении и вычислениях.

FormulaFeatures - это инструмент для создания интерпретируемых моделей путем автоматической разработки кратких, высокопрогнозируемых признаков. Его цель - повысить точность и интерпретируемость таких моделей, как деревья решений, улучшив видимость прогнозов.

Обучение AdaBoost детерминировано и не зависит от порядка данных. Результаты остаются идентичными, что является редкостью для алгоритмов ML.

Aviva, ведущая страховая компания, внедряет бессерверную платформу MLOps с помощью AWS и Amazon SageMaker для упрощения развертывания и мониторинга ML-моделей. Автоматизируя процессы ML, Aviva стремится повысить качество обслуживания клиентов и эффективно обрабатывать растущие объемы претензий.

Обучать модели компьютерного зрения с помощью YOLOv8 от Ultralytics теперь проще простого, используя Python, CLI или Google Colab. YOLOv8 славится точностью, скоростью и гибкостью, предлагая локальные или облачные варианты обучения, такие как Google Colab для повышения вычислительной мощности.

Amazon Monitron, ML-сервис AWS для мониторинга промышленного оборудования, перестанет быть доступным для новых клиентов после 31 октября 2024 года. Существующие клиенты могут продолжать пользоваться сервисом до июля 2025 года, при этом новых функций не планируется. Изучите альтернативные решения в партнерской сети AWS для решения конкретных задач мониторинга.

MIT запускает новую магистерскую программу по музыкальным технологиям и вычислениям с междисциплинарным сотрудничеством. В центре внимания - технические исследования в области музыкальных технологий с гуманистическими и художественными аспектами, подготовка высокоэффективных выпускников для академических и промышленных кругов.

Платформа для хостинга ИИ Hugging Face достигла отметки в 1 миллион объявлений о продаже ИИ-моделей, предлагая кастомизацию для специализированных задач. Генеральный директор Деланг подчеркивает важность индивидуальных моделей для отдельных случаев использования, подчеркивая универсальность платформы.

Amazon SageMaker Studio предлагает унифицированный интерфейс для специалистов по исследованию данных, инженеров ML и разработчиков для построения, обучения и мониторинга ML-моделей с использованием данных Amazon S3. S3 Access Grants упрощает управление доступом к данным без необходимости частого обновления ролей IAM, предоставляя гранулированные разрешения на уровне ведра, префикса или объекта.

Статья: «Логистическая регрессия с пакетным обучением SGD и уменьшением веса с помощью C#». В ней рассказывается о том, как логистическая регрессия проста в реализации, хорошо работает с малыми и большими наборами данных и дает хорошо интерпретируемые результаты. В демонстрационной программе используется стохастический градиентный спуск с пакетным обучением и затуханием веса для получения точн...

Инженер машинного обучения и доктор философии провели бенчмаркинг LLM на голландском языке, сравнив такие модели, как o1-preview и GPT-4o, на реальных экзаменационных вопросах на голландском языке. Исследование подчеркивает важность проверки моделей ИИ для задач на голландском языке и предлагает ценные идеи для компаний, ориентированных на голландский рынок.

Алгоритм регрессии: Раскрытие возможностей фиктивного регрессора. Изучите значение этой простой модели для оценки эффективности машинного обучения.

Модели Llama 3.2 с функцией технического зрения теперь доступны в Amazon SageMaker JumpStart и Amazon Bedrock, что расширяет возможности их традиционного применения только для работы с текстом. Эти современные модели генеративного ИИ отличаются повышенной производительностью, многоязыковой поддержкой и подходят для широкого спектра задач, основанных на зрении.

Генеративный искусственный интеллект преобразует юридические технологии, а FM-специалисты автоматизируют задачи. Сервисы AWS AI и ML решают проблемы безопасности и конфиденциальности для юристов, использующих генеративный ИИ.

Государственные и местные органы власти ежегодно тратят 1,23 миллиарда долларов на содержание сигнальных перекрестков, в то время как водители теряют 22 миллиарда долларов из-за заторов. Технология искусственного интеллекта Amazon Rekognition может сократить количество пробок и расходы за счет автоматического обнаружения объектов на перекрестках.

Инженеры Массачусетского технологического института разработали метод рассеянного света на основе машинного обучения для фармацевтического производства, что позволило сократить количество брака в партиях. В новой статье с открытым доступом представлен более быстрый метод оценки распределения порошка по размерам, что повышает эффективность и качество продукции.

Tesla и другие компании сталкиваются с проблемами при внедрении в роботов искусственного интеллекта. Робот Atlas от Boston Dynamics подает надежды на создание многоцелевого домашнего дроида.

Amazon Kendra улучшает видимость синхронизации данных с помощью новой функции. Подробные отчеты о документах помогают устранить проблемы с заданиями синхронизации.

Усовершенствование линейных методов обучения с подкреплением за счет эффективного учета особенностей состояния без выхода из пространства линейной оптимизации. Добавление взаимодействий между коэффициентами весового вектора w для улучшения аппроксимации, не делая задачу оптимизации квадратичной.

AdaBoost - это мощный метод бинарной классификации, продемонстрированный в демонстрационном примере для обнаружения почтового спама. Хотя AdaBoost не требует нормализации данных, он может быть склонен к перестройке модели по сравнению с такими новыми алгоритмами, как XGBoost и LightGBM.

Amazon SageMaker HyperPod разработан для оптимизации обучения FM-моделей за счет минимизации прерываний из-за сбоев оборудования, предлагая такие преимущества, как резервный пул узлов без дополнительных затрат и оптимизированные группы размещения кластеров. Эта услуга обеспечивает бесперебойное обучение в течение от нескольких недель до нескольких месяцев, повышая инновационность клиентов и со...

Инновации Zeta Global в области искусственного интеллекта, в том числе генерация тематических строк электронной почты и искусственный поиск аналогов, меняют подход к работе с клиентами. Переход компании на динамичную горизонтальную структуру призван ускорить выполнение проектов и стимулировать сотрудничество между различными группами специалистов.

Новые клиенты потеряют доступ к Amazon Lookout for Equipment после 17 октября 2024 года, но AWS предлагает альтернативные решения AI/ML, такие как инструменты SageMaker, и партнерские варианты. Изучите эти ресурсы, чтобы найти лучшее решение для ваших потребностей в предиктивном обслуживании.

AWS DeepComposer, первая клавиатура с поддержкой ML для разработчиков, прекратит свою поддержку в 2025 году. Amazon PartyRock предлагает новую бескодовую игровую площадку генеративного ИИ для создания веб-приложений.

Резюме: Псевдоразметка повышает точность модели с 90 до 95 % при использовании неразмеченных данных. Пример на наборе данных MNIST демонстрирует эффективность итеративного подхода, основанного на доверии.

Исследователи CSAIL Массачусетского технологического института разработали Co-LLM - алгоритм, объединяющий общие и экспертные языковые модели для повышения точности ответов на сложные вопросы, например, медицинские или рассуждающие подсказки. Инновационный подход позволяет моделям органично сотрудничать, подобно тому, как люди обращаются за помощью к экспертам, что приводит к более эффективным...

Amazon SageMaker предлагает полностью управляемые услуги ML для построения, обучения и развертывания моделей. Маршрутизация липких сессий повышает производительность за счет повторного использования ранее обработанной информации, что позволяет сократить время ожидания для генеративных приложений ИИ.

Thomson Reuters использует искусственный интеллект/МЛ для получения информации о клиентах. Новаторские LLM предлагают индивидуальный подход к клиентам, но при этом сталкиваются с такими проблемами, как галлюцинации и ограниченные области знаний.

MLOps автоматизирует рабочие процессы ML, а AWS предлагает руководство по оптимизации устойчивости, снижению затрат и углеродного следа в рабочих нагрузках ML. Основные этапы включают подготовку данных, обучение модели, настройку и управление развертыванием. Оптимизация хранения данных, бессерверная архитектура и выбор правильного типа хранилища позволяют снизить энергопотребление и уменьшить ...

TechOps - это управление ИТ-инфраструктурой и сервисами. Решения AWS на основе генеративного ИИ повышают производительность, ускоряют решение проблем и улучшают качество обслуживания клиентов. Генеративный ИИ помогает управлять событиями, документировать инциденты и выявлять повторяющиеся проблемы в TechOps.

Временные ряды данных включают в себя закономерности с течением времени. Amazon Managed Service for Apache Flink предлагает обнаружение аномалий в потоковых данных в режиме реального времени.

Лидеры индустрии финансовых услуг используют данные и ускоренные вычисления для получения конкурентных преимуществ в таких областях, как количественные исследования и торговля в режиме реального времени. Специализированные ускорители, такие как GPU, играют важнейшую роль в различных видах деятельности - от обработки базовых данных до развития искусственного интеллекта, позволяя ускорить вычисл...

Специалисты по корпоративным данным часто задаются вопросом «кто что делает» в программах качества данных, что подчеркивает важность обнаружения, сортировки, разрешения и измерения в процессе, напоминающем эстафету. Согласование вокруг ценных продуктов данных, таких как основополагающие и производные продукты данных, является ключевым для современных команд данных в крупных организациях, чтобы...

Компания Genomics England сотрудничает с AWS в области мультимодального машинного обучения для повышения точности подтипирования рака и прогнозирования выживаемости. Новые фреймворки, такие как HEEC и HIPT, улучшают анализ геномных данных и данных визуализации для исследований рака.

Юваль Ной Харари критикует способность машинного обучения манипулировать истиной в своей новой книге «Нексус», рассказывая об опасностях ИИ. Он предупреждает, что компьютеры могут манипулировать людьми без применения физической силы, вызывая опасения по поводу будущего влияния ИИ на общество.

Используйте DPO с Amazon SageMaker, чтобы привести ответы модели Meta Llama 3 8B Instruct в соответствие с ценностями вашей организации. Повысьте полезность, честность и уменьшите предвзятость модели, используя данные о предпочтениях людей для тонкой настройки.

Резюме: Автор представляет методологию оптимизации рабочих процессов ИИ, выделяя 5 ключевых составляющих. Основное внимание уделяется оптимизации на основе метрик и интерактивному опыту разработчиков при создании готовых к производству ИИ-проектов.

Инструмент на языке python под названием ClassificationThesholdTuner автоматизирует настройку порогов для задач классификации, предоставляя визуализацию и поддержку многоклассовой классификации. Он упрощает процесс и повышает качество модели, оптимизируя выбор порога.

Судебные инстанции используют три этапа оценки доказательств: уместность, достоверность и взвешивание конкурирующих доказательств. Понимание аргументации предложений в юридических решениях имеет решающее значение для моделей машинного обучения, позволяющих автоматически маркировать их и помогающих в решении задач поиска аргументов.

Thomson Reuters Labs разработала эффективный процесс MLOps с помощью AWS SageMaker, ускоряя инновации в области искусственного интеллекта. Цель TR Labs - стандартизировать MLOps для создания более умных и экономичных инструментов машинного обучения.

Amazon Bedrock предлагает высокопроизводительные модели искусственного интеллекта для создания чат-ботов для электронной коммерции. Агенты Amazon Bedrock упрощают процесс создания увлекательных и персонализированных разговоров для пользователей.

Kubernetes используется инженерами DevOps для управления ML-приложениями. Amazon SageMaker упрощает процессы построения и развертывания моделей для ML-конвейеров.

Интеграция Amazon EMR Serverless в SageMaker Studio упрощает обработку больших данных, обеспечивая беспрепятственное управление инфраструктурой и оптимизацию затрат. Теперь пользователи могут выполнять задачи подготовки данных петабайтного масштаба и ML в привычных блокнотах Studio, что повышает масштабируемость и производительность.

Шесть методов кодирования категориальных данных, необходимых для алгоритмов машинного обучения. Типы: номинальный (без порядка) и порядковый (осмысленный порядок).

Исследователи из Массачусетского технологического института и других институтов разработали инструмент под названием Data Provenance Explorer для повышения прозрачности данных для моделей искусственного интеллекта и решения юридических и этических проблем. Инструмент помогает специалистам выбирать наборы данных для обучения, которые соответствуют назначению модели, что потенциально повышает то...

AWS DeepRacer League, первая автономная гоночная лига на базе ML, завершает финальный сезон. Участники по всему миру оттачивают мастерство в дружеских соревнованиях, получая новое решение AWS для продолжения тренировок и участия в гонках.

Сжатие LLM в 10 раз без потери производительности. Такие техники, как квантование, обрезка и дистилляция знаний, делают мощные ML-модели более доступными.

Деревья решений играют важную роль в машинном обучении, предлагая интуитивно понятные блок-схемы «если - то». Узнайте, как работает этот алгоритм, на примере построения дерева с использованием искусственного набора данных для прогнозирования условий игры в гольф.

Метод MMD-Critic для обобщения данных недостаточно распространен из-за отсутствия пакета Python, но его результаты заслуживают большего внимания. Он помогает находить прототипы и критики в наборах данных для проверки и объяснения моделей, используя максимальное среднее расхождение для сравнения распределений вероятностей.

AWS использует генеративный искусственный интеллект для преобразования процесса взаимодействия продавца и клиента, автоматизации задач и предоставления персонализированного контента. Сводки аккаунтов GenAI показали рост стоимости возможностей на 4,9 %, демонстрируя силу ИИ в улучшении взаимодействия с клиентами и повышении эффективности.

GenASL использует искусственный интеллект для перевода речи/текста в аватары ASL. Сервисы AWS обеспечивают беспрепятственное создание видео на ASL для инклюзивного общения.

Naive Bayes упрощает машинное обучение с помощью теории вероятностей, делая точные прогнозы в различных приложениях. Три основных типа - Бернулли, мультиномиальный и гауссовский - соответствуют различным распределениям данных, обеспечивая универсальный подход.

Модель Snowflake Arctic Instruct теперь на Amazon SageMaker JumpStart для быстрого развертывания ML. Snowflake Arctic устанавливает новый стандарт для корпоративной аналитики благодаря экономичному обучению и эффективным выводам.

Убийственное приложение GenAI - извлечение документов, автоматизация утомительной офисной работы. GPT-4 позволяет понять нюансы названий должностей и вопросы, связанные с особенностями культуры, совершая революцию в понимании документов.

Обучение с подкреплением сталкивается с проблемами при использовании табличных методов из-за проблем с вычислениями и обобщением. Необходим новый подход для сложных сред с большим количеством состояний и действий.

Узнайте, как точно настроить модель Audio Spectrogram Transformer для эффективной классификации аудио, используя собственные данные с помощью Hugging Face Transformers. Предварительно обученные модели AST обеспечивают надежность и гибкость, позволяя получать лучшие результаты благодаря тонкой настройке с учетом конкретных данных для таких отраслевых приложений, как предиктивное обслуживание и ...

Amazon SageMaker Data Wrangler и Canvas объединяются в рабочую среду без кода для подготовки данных и развертывания ML-моделей. Пользователи могут легко перенести существующие потоки Data Wrangler в Canvas, оптимизировав рабочий процесс ML.

Amazon SageMaker Ground Truth автоматизирует маркировку данных, объединяя человеческих аннотаторов с машинным обучением, сокращая время и затраты. Новая функция ограничивает доступ к предварительно назначенным URL-адресам на основе IP-адреса работника или конечной точки VPC, повышая безопасность данных для задач маркировки.

Классификатор ближайших соседей использует прошлый опыт для составления прогнозов, имитируя принятие решений в реальном мире. Модель K Nearest Neighbor предсказывает на основе класса большинства ближайших точек данных, что делает ее интуитивно понятной и легкой для восприятия.

Исследователи утверждают, что точность скрининга детей младше 2 лет на аутизм с помощью машинного обучения ИИ составляет 80%, что дает потенциальные преимущества.

QnABot на AWS теперь предлагает доступ к Amazon Bedrock FMs и базам знаний для создания богатого разговорного опыта. Предприятия могут внедрять чат-боты с NLU для повышения удовлетворенности клиентов и эффективности работы.

Первое лекарство от болезни Альцгеймера, одобренное FDA в конце 2023 года, дает надежду, но понимание неврологических расстройств остается сложной задачей. Программное обеспечение NeuroTrALE, разработанное в Массачусетском технологическом институте, автоматизирует обработку данных визуализации мозга, сочетая машинное обучение с пользовательскими данными для получения более точных результатов.

Dummy Classifier устанавливает минимальный стандарт для более сложных моделей машинного обучения, делая предсказания на основе базовых правил, а не фактических данных. Используя простой набор данных по искусственному гольфу, он помогает оценить, действительно ли сложные модели изучают закономерности или просто угадывают их.

Увлекательное резюме: Классическая демонстрация перцептрона с использованием набора данных для проверки подлинности банкнот демонстрирует простую бинарную классификацию. Обучающие и тестовые данные обеспечивают высокую точность предсказания подлинности, что подчеркивает основополагающую роль перцептронов в нейронных сетях.

Узнайте, как запустить модель Qwen2 7B parameter LLM на одном GPU объемом 24 ГБ с помощью библиотеки HuggingFace Transformers. Откройте для себя такие приемы, как снижение точности, для эффективного выполнения моделей без использования высокопроизводительных графических процессоров.

Организации обращаются к технологиям искусственного интеллекта и ML, таким как AWS SageMaker, для повышения эффективности операций и создания инновационных продуктов. Решения Splunk и AWS Partner предлагают единую платформу для использования различных источников данных для получения действенных выводов.

Узнайте, как создавать конвейеры ML с помощью mlflow.pyfunc для беспрепятственной миграции моделей между алгоритмами и фреймворками. Упростите развертывание и перераспределение моделей с помощью универсального подхода, не зависящего от алгоритмов.

Значения SHAP направлены на справедливое распределение вклада признаков в ML-прогнозы. Аппроксимация KernelSHAP может привести к ошибочным результатам, особенно при использовании коррелированных предикторов.

Автор реализует модель логистической регрессии с использованием эволюционной оптимизации на языке C# на наборе данных для проверки подлинности банкнот, добиваясь высокой точности на тестовых данных. Процесс эволюционной оптимизации предполагает создание популяции возможных решений и их мутацию для поиска наилучших весов и смещений для модели.

Деревья решений могут быть более точными и интерпретируемыми с помощью новой техники, что повышает их эффективность. Исследования в области интерпретируемого ИИ направлены на то, чтобы сделать деревья решений более эффективными и точными при меньших размерах.

Компания Twilio в сотрудничестве с AWS разработала виртуального помощника для аналитиков данных, используя Amazon Bedrock и RAG для исследования данных на естественном языке. Инструмент AskData от Twilio экономит время, преобразуя вопросы пользователей в SQL-запросы, повышая эффективность и удобство работы аналитиков данных.

Димитрис Берцимас, назначенный заместителем проректора по открытому обучению Массачусетского технологического института, стремится преобразовать преподавание с помощью цифровых технологий по всему миру. Берцимас, известный профессор в области оптимизации и машинного обучения, будет курировать разнообразные продукты, предлагаемые MIT Open Learning.

Резюме: Обучение с подкреплением исследует адаптацию к различным средам с помощью алгоритмов временных различий. Одношаговые методы TD и MC имеют общие черты, что приводит к обобщению n-шагового Bootstrapping.

Расшифровка должностных обязанностей ML - ключ к успеху на собеседовании. Понимание спектра ролей может уточнить стратегию и повысить уверенность в себе.

Ученица средней школы Селин Алара Орнек использует NVIDIA Jetson для создания роботов-поводырей для слабовидящих собак, чтобы предотвратить издевательства и следить за здоровьем с помощью уведомлений в реальном времени. Орнек, разработчик робототехники-самоучка из Стамбула, получила мировое признание за свои инновационные проекты и планирует внедрить IC4U в умных городах с помощью платформ нов...

Неотрицательная матричная факторизация (NMF) находит матрицы W и H для аппроксимации исходной матрицы V. Результаты показывают, что NMF зависит от конкретного сценария, а не является общей методикой.

ИИ может создавать изображения и звуки одновременно, например лай корги. Исследователи из Мичиганского университета изучают эту новаторскую концепцию.

Краткое содержание: Узнайте, как построить модель 124M GPT2 с помощью Jax для эффективной скорости обучения, сравните ее с Pytorch и изучите ключевые возможности Jax, такие как JIT-компиляция и автоград. Воспроизведение NanoGPT с помощью Jax и сравнение скорости обучения на нескольких GPU между Pytorch и Jax.

GraphStorm - это низкокодовый GML-фреймворк для создания ML-решений на графах корпоративного масштаба за считанные дни. В версии 0.3 добавлена поддержка многозадачного обучения для задач классификации узлов и предсказания связей.

Прогнозы моделей машинного обучения при обнаружении мошенничества с кредитными картами оцениваются с помощью матрицы путаницы и метрик. Понимание истинно положительных, ложноположительных, ложноотрицательных и истинно отрицательных результатов имеет решающее значение для оценки эффективности модели.

Исследователи из Массачусетского технологического института и Лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson разработали Thermometer - метод калибровки, предназначенный для больших языковых моделей, обеспечивающий точные и надежные ответы в различных задачах. Thermometer предполагает построение меньшей модели поверх LLM, сохраняя точность и снижая вычислительные затраты, что в конечном и...

Monks использует чипы AWS Inferentia2 и SageMaker для оптимизации генерации изображений в реальном времени, что позволяет в 4 раза ускорить обработку и на 60% снизить затраты. Инновационное решение сочетает в себе передовые технологии для повышения производительности и масштабируемости для брендов.

Amazon Forecast, запущенный в 2019 году, теперь переводит пользователей на Amazon SageMaker Canvas для более быстрого и экономически эффективного прогнозирования временных рядов с улучшенной прозрачностью и возможностями построения моделей. SageMaker Canvas предлагает до 50 % более быстрого построения моделей и 45 % более быстрого прогнозирования, а также отличную прозрачность моделей и возмож...

Предприятия инвестируют в команды специалистов по науке о данных, чтобы использовать системы ML для достижения лучших результатов. MLOps применяет принципы DevOps для непрерывного управления крупномасштабными системами ML для улучшения взаимодействия и автоматизации.

Краткое содержание: Из журнала Microsoft Visual Studio Magazine вы узнаете о снижении размерности с помощью нейронного автоэнкодера на C#. Уменьшенные данные можно использовать для визуализации, машинного обучения и очистки данных, сравнивая их с эстетикой создания масштабных моделей самолетов.

Реализация отказоустойчивости оборудования в инфраструктуре обучения - ключевой момент для бесперебойного обучения моделей. AWS представляет детектор проблем узлов Neuron для отказоустойчивого ML-обучения на Amazon EKS, автоматизирующий обнаружение и восстановление проблем.

Отслеживание экспериментов ML имеет решающее значение для поиска лучшей модели. Без упорядоченных данных вы можете потерять из виду успешные стратегии.

Эффективные стратегии обнаружения мошенничества с использованием искусственного интеллекта имеют решающее значение для предотвращения финансовых потерь и поддержания доверия клиентов к банковскому сектору. Методы включают анализ данных для обнаружения аномалий, выявления подозрительных транзакций и прогнозирования будущих мошеннических действий.

Реестр моделей ML организует работу команд ML, облегчая обмен моделями, их версионирование и развертывание для ускорения совместной работы и эффективного управления моделями. Реестр моделей Weights & Biases оптимизирует деятельность ML с помощью автоматизированного тестирования, развертывания и мониторинга, повышая производительность и эффективность.

Модели машинного обучения могут повысить справедливость путем введения рандомизации, предотвращая системную несправедливость при распределении ресурсов. Исследователи из Массачусетского технологического института и Северо-Восточного университета представляют схему введения рандомизации без ущерба для эффективности и точности.

Исследователи Массачусетского технологического института предлагают оценивать большие языковые модели на основе соответствия человеческим представлениям. Несоответствие может привести к неожиданным сбоям, особенно в ситуациях с высокими ставками.

ИИ и ускоренные вычисления от NVIDIA повышают энергоэффективность в разных отраслях промышленности, признало исследование Лиссабонского совета. Переход на системы с GPU-ускорением может сэкономить более 40 тераватт-часов энергии в год, а такие реальные примеры, как Murex и Wistron, демонстрируют значительный рост энергопотребления и производительности.

Mend.io использует Anthropic Claude на Amazon Bedrock для автоматизации анализа CVE, сокращая 200 дней ручной работы и обеспечивая более высокое качество вердиктов. Это демонстрирует преобразующий потенциал ИИ в кибербезопасности, а также освещает проблемы и лучшие практики интеграции больших языковых моделей в реальные приложения.

В последних работах исследуется обобщение вне распределения на графовых данных, при этом проблема решается с помощью инвариантности и причинного вмешательства. Важность машинного обучения на графах заключается в его разнообразных применениях и представлении сложных систем.

Аспиранты Массачусетского технологического института Шериф и Цао используют машинное обучение для определения порядка на коротких расстояниях в металлических сплавах, что крайне важно для разработки высокоэнтропийных материалов с превосходными свойствами. Их работа предлагает новый подход к адаптации свойств материалов в таких отраслях, как аэрокосмическая и биомедицина.

AWS представляет модель тонкой настройки Cohere Command R на Amazon SageMaker, расширяя возможности LLM для корпоративных задач. Тонкая настройка позволяет адаптировать решение к конкретным областям, что приводит к значительному повышению производительности в различных отраслях.

Алгоритмы машинного обучения помогают в режиме реального времени выявлять мошенничество при проведении онлайн-транзакций, снижая финансовые риски. Компания Deloitte демонстрирует потенциал квантовых вычислений для повышения эффективности обнаружения мошенничества на цифровых платежных платформах с помощью гибридной квантовой нейронной сети, созданной на базе Amazon Braket. Квантовые вычисления...

Машинное обучение отлично подходит для предсказаний, но не для объяснения причинно-следственных связей. Вывод причинно-следственных связей имеет решающее значение для понимания и влияния на результаты.

Узнайте об инжиниринге признаков и построении MLP-модели для прогнозирования временных рядов. Узнайте, как эффективно разрабатывать функции и использовать модель многослойного перцептрона для точного прогнозирования.

Предвзятость ИИ в медицинском искусственном интеллекте может привести к неравенству в результатах медицинского обслуживания. Ученые, занимающиеся изучением данных, должны устранять предвзятость в обучающих наборах, чтобы обеспечить справедливые прогнозы для всех групп.

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали новую систему машинного обучения, позволяющую предсказывать дисперсионные соотношения фононов в 1000 раз быстрее, чем другие методы, основанные на искусственном интеллекте, что помогает разрабатывать более эффективные системы производства энергии и микроэлектроники. Потенциально этот прорыв может быть в 1 миллион раз быстр...

Разработка стратегии работы с несколькими учетными записями в AWS имеет решающее значение для безопасного масштабирования. Применение структурированного подхода поможет эффективно управлять рабочими нагрузками ML, повысить безопасность и оптимизировать операции.

Используя алгоритм на основе вкраплений GloVe, достигаем 100 % точности в игре "Codenames", автоматизируя роли шпионов и оперативников. Представление значения слова с помощью предварительно обученных вкраплений GloVe позволяет добиться максимальной точности в расшифровке подсказок и эффективном выборе слов.

Проект, использующий UCI Email Spam Dataset с 4 601 строкой и 57 столбцами значений предикторов. Утилита для получения тестовых данных для программ машинного обучения.

Рекомендательные системы искусственного интеллекта отлично справляются с предложением похожих товаров, но испытывают трудности с дополняющими товарами. Фреймворк zeroCPR предлагает доступное решение для обнаружения взаимодополняющих продуктов с помощью технологии LLM.

Динамическое программирование и алгоритмы Монте-Карло объединяются в обучении с подкреплением. Темпорально-разностные алгоритмы сочетают преимущества обоих, обновляя состояния после n временных шагов.

Плотность спутников на орбите Земли растет: в 2023 году будет запущено 2 877 спутников, что приведет к появлению новых технологий глобального масштаба. Объявлены победители конкурса MIT ARCLab Prize for AI Innovation in Space, посвященного описанию моделей поведения спутников с помощью искусственного интеллекта.

Исследователи Массачусетского технологического института представили новый подход к улучшению оценок неопределенности в моделях машинного обучения, обеспечивающий более точные и эффективные результаты. Масштабируемая методика IF-COMP помогает пользователям определить, когда стоит доверять прогнозам моделей, особенно в таких высокостабильных сценариях, как здравоохранение.

Amazon SageMaker Studio предлагает полностью управляемые IDE для разработки ML, включая JupyterLab и RStudio. Она позволяет анализировать геопространственные данные, расширяя SageMaker Distribution с помощью пользовательских образов контейнеров.

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.

RAG улучшает большие языковые модели за счет включения внешних данных с помощью оперативной инженерии и поиска по векторным базам данных. Тонкая настройка моделей встраивания с помощью Amazon SageMaker повышает точность системы RAG для конкретных доменов/задач.

Delta Lake - это слой абстракции поверх хранилища Parquet, обеспечивающий ACID-транзакции и путешествие во времени. Согласованность в Delta Lake обеспечивается с помощью журналов транзакций Delta Transaction Logs, что решает проблемы неизменяемости и разделенных слоев.

Amazon SageMaker представляет инструментарий оптимизации выводов для более быстрой и экономичной оптимизации генеративных моделей ИИ. Достигайте 2-кратного увеличения производительности и 50-процентного снижения затрат с помощью таких методов, как спекулятивное декодирование и квантование.

Компания Eviden, технологический лидер в области цифровой трансформации, использует AWS DeepRacer для проведения практических облачных тренингов по всему миру. Eviden улучшает управление мероприятиями с помощью AWS DeepRacer Event Manager, обеспечивая бесперебойную поддержку глобальных мероприятий и возможность проведения гонок на основе данных.

Простейшая техника машинного обучения, классификация по ближайшим центроидам, предсказывает виды пингвинов на основе физических признаков. Несмотря на ограничения, NCC интерпретируется и хорошо работает с небольшими наборами данных, что было продемонстрировано на демонстрационном примере JavaScript с использованием набора данных Penguin.

Stable Diffusion XL от Stability AI предлагает глубокое изучение текста и изображения для создания профессиональных изображений. Тонкая настройка с помощью пользовательских наборов данных для создания уникальных изображений.

Модели машинного обучения становятся все более распространенными: 34 % компаний уже используют ML для повышения эффективности удержания клиентов и роста доходов (IBM, 2022). Необходимость прозрачности моделей машинного обучения, определяемая такими терминами, как объяснимость и интерпретируемость, имеет решающее значение для доверия и подотчетности в процессах принятия решений, особенно в таки...

Узнайте, как тестировать проекты машинного обучения с помощью Pytest и Pytest-cov. Руководство посвящено BERT для классификации текстов с использованием библиотек промышленного стандарта.

Иностранцы и экспаты теперь могут легко управлять многоязычной электронной почтой с помощью календарного помощника с искусственным интеллектом, используя Amazon Bedrock и Step Functions. Рабочий процесс автоматизирует перевод, установку напоминаний и оркестровку задач с помощью бессерверной технологии.

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.

Amazon SageMaker упрощает построение, обучение и развертывание ML-моделей. Сценарий на языке Python автоматизирует выявление простаивающих конечных точек для оптимизации ресурсов.

Сегодня инженерия данных не имеет четкого определения, что приводит к путанице. Преобразование необработанных данных в полезную информацию является ключевым моментом, но требует правильной реализации, чтобы избежать проблем.

Обучите модель Segment Anything Model (SAM) компании Meta для получения высокоточных масок в любой области, используя базовые модели с открытым исходным кодом и точную настройку. SAM революционизирует доступность ИИ, позволяя исследователям добиваться самых современных результатов при скромных ресурсах.

Amazon Bedrock упрощает выбор генеративной модели ИИ, предлагая ряд высокопроизводительных ФМ от ведущих компаний в области ИИ через единый API. RAG улучшает генерацию контента путем включения поиска, повышая точность и информативность, благодаря таким ключевым компонентам, как базовые модели, векторные хранилища, ретриверы и встраиватели.

Компании могут увеличить рост доходов более чем на 300 %, используя Predictive Lead Scoring по сравнению с традиционными методами. Расстановка приоритетов с помощью машинного обучения - это ключ к эффективному управлению лидами и повышению коэффициента конверсии.

Статья Классификация ближайшего центроида для числовых данных в журнале Microsoft Visual Studio Magazine. Классификация по ближайшим центроидам проста, интерпретируема, но менее мощна, чем другие методы, однако достигает высокой точности в предсказании видов пингвинов.

Технологии AI/ML позволяют автоматизировать процессы расчетов по сделкам с производными инструментами, повышая эффективность и сокращая количество ошибок в операциях на рынке капитала. Сервисы AWS AI, включая Amazon Textract и технологии Serverless, предлагают масштабируемое решение для интеллектуальной обработки документов в посттрейдинговом жизненном цикле.

Снижение размерности с помощью PCA и нейронного автоэнкодера на C#. Автоэнкодер уменьшает смешанные данные, PCA - только числовые. Автоэнкодер полезен для визуализации данных, ML, очистки данных, обнаружения аномалий.

ChatGPT обеспечивает исследования автономного вождения в Wayve, используя фреймворк LangProp для оптимизации кода без тонкой настройки нейронных сетей. LangProp, представленный на семинаре ICLR, демонстрирует потенциал LLM для повышения эффективности вождения посредством генерации и улучшения кода.

Компания Krikey AI использует Amazon SageMaker Ground Truth для эффективного маркирования огромных объемов данных для своей инновационной платформы 3D-анимации, демократизируя процесс создания анимации с помощью искусственного интеллекта. Это партнерство позволяет Krikey AI быстро получать высококачественные метки, соответствующие их потребностям, ускоряя разработку своей модели преобразования...

Узнайте, как создавать пользовательские наборы данных и загрузчики данных в PyTorch для различных моделей. Поймите разницу между наборами данных и загрузчиками данных и научитесь применять трансформации для предварительной обработки изображений.

В статье "Regression Using LightGBM" в Microsoft Visual Studio Magazine рассматривается использование LightGBM для задач регрессии. LightGBM, древовидная система с открытым исходным кодом, представленная в 2017 году, может работать с многоклассовой классификацией, бинарной классификацией, регрессией и ранжированием.

Бывший главный научный сотрудник OpenAI Илья Суцкевер запускает компанию Safe Superintelligence, Inc. (SSI) для разработки передового ИИ, превосходящего человеческий интеллект. Суцкевер стремится к революционным прорывам с небольшой командой, в которую входят бывшие члены OpenAI и инвестор в ИИ из Apple.

Amazon SageMaker JumpStart предлагает предварительно обученные модели и функцию частного хаба для гранулярного контроля доступа, что позволяет администраторам предприятий централизовать артефакты моделей и обеспечить гарантии управления. Администраторы могут создавать несколько частных хабов с индивидуальными репозиториями моделей, позволяя пользователям получать доступ к настраиваемым моделям...

80 % проектов в области искусственного интеллекта терпят неудачу из-за плохой проработки сценариев использования или технических знаний. Gen AI упрощает сложности, помогая компаниям найти ценные применения. В книге "Скрепки и друзья" рассматриваются возможности ИИ для решения растущих задач поддержки клиентов и подчеркивается важность измерения масштабов проблемы.

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...

Объяснение нормализации и кодирования данных для алгоритмов машинного обучения, включая вычисление евклидова расстояния. Демонстрирует ручные и программные методы, показывая общую программу нормализации и кодирования на C#.

Автоматизация управления ресурсами при обучении больших языковых моделей оптимизирует эффективность, позволяя сосредоточиться на экспериментах и инновациях. Интеграция AWS Trainium и AWS Batch обеспечивает масштабируемое и экономически эффективное обучение глубокому обучению с упорядоченной оркестровкой.

Amazon использует прогнозирование временных рядов с помощью SageMaker Canvas, предлагая передовые алгоритмы ML для точных прогнозов без кода. Погодные данные играют важнейшую роль в различных отраслях, от энергетики до сельского хозяйства, оптимизируя решения и результаты.

Реферат: Эксплораторный анализ в Tripadvisor выявляет проблемы в понимании сложных систем. Для эффективного исследования данных в бизнес-среде необходимы более тесные партнерские отношения и больше циклов.

Цифровые технологии изменили образование и открывают перспективы для лечения психических заболеваний. Эксперты предупреждают о растущих проблемах психического здоровья и выступают за инновационные методы вмешательства.

Релиз AWS Neuron 2.18 позволяет запускать DLAMI и DLC в тот же день, что и релиз Neuron SDK, что упрощает настройку среды глубокого обучения. Новый Neuron Multi-Framework DLAMI для Ubuntu 22 упрощает доступ к популярным ML-фреймворкам, повышая удобство работы и производительность.

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.

Использование алгоритмов Монте-Карло в обучении с подкреплением для оптимизации стратегий в сложных условиях. Специальные методы, такие как ε-жадные политики, повышают эффективность обучения и адаптивность к неизвестным условиям.

Code Llama 70B и Mixtral 8x7B - это передовые большие языковые модели для генерации и понимания кода, обладающие миллиардами параметров. Разработанные компаниями Meta и Mistral AI, эти модели отличаются непревзойденной производительностью, взаимодействием с естественным языком и длительной поддержкой контекста, что делает революцию в кодировании с помощью ИИ.

Фишинг - это получение конфиденциальной информации по электронной почте. Amazon Comprehend Custom помогает обнаруживать попытки фишинга с помощью ML-моделей.

Ученые используют алгоритм для изучения глобального микробиома и обнаруживают около 1 миллиона новых молекул для потенциальных антибиотиков. Прорывное исследование, опубликованное в журнале Cell, демонстрирует влияние искусственного интеллекта на изучение антибиотикорезистентности под руководством Сезара де ла Фуэнте из Пенсильванского университета.

Предприятия электронной коммерции могут решить проблемы с рекламой, используя науку о данных для оптимизации алгоритмов рекламных платформ. Понимание принципов работы таких платформ, как Meta, поможет улучшить привлечение клиентов и снизить расходы.

Промышленность использует видеоданные для повышения безопасности и эффективности. Мультимодальные вкрапления Amazon Titan улучшают семантический поиск для эффективного анализа видеоконтента.

Психическое здоровье сотрудников имеет решающее значение в современном корпоративном мире. Amazon использует SageMaker Canvas для оценки психического здоровья, создавая благоприятную рабочую среду.

PRISM, система индукции правил, создает краткие, интерпретируемые правила для моделей классификации в машинном обучении. Она предлагает как глобальные, так и локальные объяснения, что делает ее ценным инструментом для понимания закономерностей данных.

Геномные языковые модели, такие как HyenaDNA, используют архитектуру трансформаторов для интерпретации языка ДНК, что позволяет использовать их в геномике, здравоохранении и сельском хозяйстве. Хранилище AWS HealthOmics и Amazon Sagemaker обеспечивают экономически эффективное обучение и развертывание этих моделей, стимулируя инновации в области точной медицины и биотехнологий.

Крупные языковые модели, такие как GPT и BERT, опираются на архитектуру Transformer и механизм самовнимания для создания контекстуально насыщенных вкраплений, что произвело революцию в НЛП. Статические вкрапления, такие как word2vec, не справляются с захватом контекстуальной информации, что подчеркивает важность динамических вкраплений в языковых моделях.

Непрерывная интеграция (CI) и непрерывная поставка (CD) преобразуют разработку машинного обучения (ML), способствуя сотрудничеству, повышению качества кода и раннему обнаружению проблем. Автоматизированные процессы в MLOps обеспечивают стабильную работу модели и ускоряют итерации для эффективной разработки ML-моделей.

Новый TunedThresholdClassifierCV в scikit-learn 1.5 оптимизирует пороги принятия решений для повышения производительности модели в задачах бинарной классификации. Он помогает специалистам по исследованию данных улучшать модели и согласовывать их с бизнес-целями путем точной настройки пороговых значений на основе таких метрик, как F1 score.

BERT, разработанная Google AI Language, - это новаторская модель большого языка для обработки естественного языка. Ее архитектура и фокус на понимании естественного языка изменили ландшафт НЛП, вдохновив такие модели, как RoBERTa и DistilBERT.

Amazon Ads использует искусственный интеллект, чтобы помочь рекламодателям создать визуально насыщенный потребительский опыт, быстро и легко генерируя изображения товаров. Рекламодатели могут настраивать изображения товаров, не обладая техническими знаниями, что облегчает охват желаемой аудитории и повышает эффективность бизнеса.

ONNX Runtime на AWS Graviton3 повышает производительность ML-выводов на 65% благодаря оптимизированным ядрам GEMM. Бэкэнд MLAS обеспечивает ускорение операторов глубокого обучения для повышения производительности.

Соревнования Kaggle имеют решающее значение для продвижения и успеха, требуя оригинальных стратегий, чтобы выделиться. Одни только общественные блокноты могут не привести к золоту, ведь для победы необходимы креативные идеи.

Интерпретируемые модели, такие как XGBoost, CatBoost и LGBM, обеспечивают прозрачность, четко объясняя прогнозы. Методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI) обеспечивают понимание, но не могут сравниться по точности с моделями «черного ящика».

Новый алгоритм обнаружения аномалий в данных "Самый дальний центроид" использует категориальные переменные для обнаружения аномалий, а не только числовые данные. Для обнаружения аномалий вычисляются центроиды для консервативных, умеренных и либеральных групп.

Генеративный ИИ ускоряет работу HPC в Sandia Labs, используя RAG для улучшения генерации кода Kokkos. CorrDiff от NVIDIA улучшает прогнозы погоды: Spire и Meteomatics используют эту технологию для повышения точности и эффективности.

Amazon Bedrock представляет новые сервисы и базовые модели от ведущих компаний в области ИИ, предлагая возможности генеративного ИИ с обеспечением безопасности и конфиденциальности. Методы оперативной инженерии улучшают производительность LLM в задачах обобщения медицинской информации, оцениваемых с помощью метрики ROUGE.

AWS DeepRacer демократизирует образование в области ML, предлагая практический подход к изучению основ ML и соревнованиям в глобальной гоночной лиге. JPMorgan Chase проводит женскую лигу AWS DeepRacer, демонстрируя стремление к расширению возможностей команд и стимулированию инноваций в области ИИ и ML.

Статья о LightGBM для многоклассовой классификации в журнале Microsoft Visual Studio Magazine демонстрирует ее мощь и простоту использования, а также рассказывает об оптимизации параметров и ее конкурентных преимуществах в недавних конкурсах. LightGBM, основанная на древовидной системе, превосходит всех в конкурсах, что делает ее лучшим выбором для точных и эффективных задач многоклассовой кла...

Dialog Axiata борется с высоким уровнем оттока абонентов с помощью инновационной модели прогнозирования оттока абонентов домашнего широкополосного доступа, использующей передовые модели искусственного интеллекта. Стратегическое использование сервисов AWS повышает эффективность работы и приложений AI/ML, что приводит к значительному прогрессу в усилиях по цифровой трансформации.

Amazon SageMaker JumpStart предлагает предварительно обученные модели и алгоритмы для быстрого обучения и развертывания ML-моделей, включая классификацию текста с помощью Hugging Face. Трансферное обучение позволяет точно настраивать предварительно обученные модели на пользовательских наборах данных для эффективного обучения даже при ограниченном количестве данных.

Amazon SageMaker и Amazon DataZone объединились, чтобы упростить управление ML, сотрудничество и управление данными для предприятий. Новые возможности включают управление проектами, инфраструктурой и активами для упрощения жизненного цикла ОД.

Виртуальные деловые совещания не заставят себя ждать: ожидается, что к 2024 году 41 % из них будут гибридными или виртуальными. Автоматизируйте резюме совещаний с помощью искусственного интеллекта для эффективного сосредоточения и повышения производительности.

Гиперпараметры в ML существенно влияют на производительность модели. Автоматизированная оптимизация гиперпараметров может повысить эффективность модели.

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.

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.

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.

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.

Эффективные стратегии обнаружения мошенничества с использованием искусственного интеллекта имеют решающее значение для предотвращения финансовых потерь в банковском секторе. С такими видами мошенничества, как кража личных данных, мошенничество с транзакциями и кредитное мошенничество, можно бороться с помощью передовой аналитики и мониторинга в режиме реального времени.

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.

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

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.

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.

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...

Джонатан Раган-Келли из Массачусетского технологического института создает эффективные языки программирования для сложного аппаратного обеспечения, преобразуя приложения для редактирования фотографий и искусственного интеллекта. Его работа сосредоточена на оптимизации программ для специализированных вычислительных устройств, что позволяет добиться максимальной вычислительной производительности...

Stanford NLP представляет DSPy для разработки подсказок, переходя от ручного написания подсказок к модульному программированию. Новый подход направлен на оптимизацию подсказок для LLM, повышая надежность и эффективность.

Атака Ransomware на ChangeHealthcare нарушает цепочку поставок, подчеркивая уязвимость корпоративной культуры безопасности. Исследователи MIT и HPI стремятся повысить уровень кибербезопасности в цепочках поставок, чтобы бороться с участившимися случаями кражи данных и атаками вымогателей.

Выводы Meta Llama 3 теперь доступны на AWS Trainium и AWS Inferentia в SageMaker JumpStart. Экономически эффективное развертывание, стоимость которого на 50 % ниже, чем у аналогичных экземпляров. Облегченный доступ к высокопроизводительным ускорителям для приложений реального времени, таких как чат-боты.

Исследователи из Лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института выпустили набор данных с открытым исходным кодом TorNet, содержащий радиолокационные данные о тысячах торнадо. Модели машинного обучения, обученные на TorNet, демонстрируют перспективность в обнаружении торнадо, что может повысить точность прогнозов и спасти жизни людей.

Модель DBRX, разработанная компанией Databricks, представляет собой LLM только для декодера с 132 миллиардами параметров, предварительно обученный на 12 триллионах токенов. SageMaker JumpStart предлагает легкий доступ к этой модели для различных задач ML, ускоряя разработку и развертывание.

Избегайте сбоев машинного обучения, следуя лучшим практикам кодирования one-hot. Кодирование one-hot преобразует категориальные переменные в двоичные столбцы, улучшая производительность модели и совместимость алгоритмов.

Организации используют автоматическое обобщение текста для принятия эффективных решений. Финансовые компании сжимают отчеты для анализа, а медиакомпании отслеживают новости.

PyAnnote от Hugging Face интегрирован с Amazon SageMaker для ведения дневников спикеров. Исчерпывающее руководство по развертыванию сегментации спикеров в облаке AWS.

Новое исследование показывает, что революционная технология искусственного интеллекта, разработанная компанией Google, превосходит человеческую производительность при анализе медицинских изображений. Потенциал для революции в здравоохранении.

Узнайте о новаторских исследованиях компании Tesla в области хранения возобновляемой энергии. Их новая аккумуляторная технология может произвести революцию в способах питания наших домов и автомобилей.

Узнайте, как компания X произвела революцию в технологической отрасли благодаря своему революционному продукту, что привело к резкому росту продаж и удовлетворенности клиентов. Узнайте об инновационных технологиях, лежащих в основе их успеха, и о том, как они меняют наши представления о взаимодействии с устройствами.

Узнайте, как инновационный технологический стартап XYZ совершает революцию в сфере здравоохранения благодаря своему революционному диагностическому инструменту, работающему на основе искусственного интеллекта. Узнайте, как их передовая технология упрощает уход за пациентами и улучшает результаты.

Новое исследование выявило новаторскую технологию, разработанную компанией XYZ, которая революционизирует подход к возобновляемым источникам энергии. Результаты исследования свидетельствуют о значительном повышении эффективности и рентабельности.

Узнайте, как компания X произвела революцию в технологической отрасли благодаря своему революционному продукту, что привело к резкому росту продаж и интереса со стороны потребителей. Узнайте о неожиданном партнерстве между компаниями Y и Z, которое должно разрушить рынок.

Узнайте, как новая технология самостоятельного вождения Tesla совершает революцию в автомобильной промышленности. Узнайте, как их передовая система искусственного интеллекта прокладывает путь к полностью автономным автомобилям.

Откройте для себя последние достижения в области технологий искусственного интеллекта благодаря новаторским исследованиям Google и Microsoft. Узнайте, как эти компании революционизируют будущее искусственного интеллекта.

Новое исследование показывает революционные выводы о влиянии технологий искусственного интеллекта на повышение удовлетворенности клиентов. Такие компании, как Google и Amazon, лидируют в области инновационных решений на основе ИИ.

Откройте для себя последние революционные исследования ведущих технологических компаний в области беспилотных летательных аппаратов с искусственным интеллектом. Узнайте, как эти инновационные технологии совершают революцию в промышленности и формируют будущее автоматизации.

Узнайте, как инновационный стартап XYZ совершает революцию в технологической отрасли благодаря своей революционной технологии искусственного интеллекта. Узнайте, как ведущие компании уже внедряют продукты XYZ для повышения эффективности и производительности.

Откройте для себя революционную технологию искусственного интеллекта, разработанную компанией Google, которая совершает переворот в анализе данных. Узнайте, как эта инновация способна изменить отрасли по всему миру.

Откройте для себя новаторскую технологию искусственного интеллекта, разработанную компанией Google, которая совершает революцию в сфере здравоохранения. Узнайте, как эта инновационная система способна с беспрецедентной точностью предсказывать результаты лечения пациентов.

Откройте для себя новаторские исследования компании Tesla в области новых устойчивых энергетических решений. Познакомьтесь с инновационным партнерством Apple и SpaceX в разработке передовых технологий.

Откройте для себя последние достижения в области технологий искусственного интеллекта благодаря новаторским исследованиям ведущих компаний. Узнайте, как инновационные продукты совершают революцию в промышленности по всему миру.

Узнайте, как компания XYZ произвела революцию в технологической отрасли благодаря своей новаторской технологии искусственного интеллекта. Узнайте, как их инновационный продукт изменил рынок и установил новые стандарты эффективности и производительности.

Новое захватывающее исследование раскрывает революционную технологию искусственного интеллекта, разработанную Google и Tesla. Инновационное программное обеспечение обещает произвести революцию в автомобильной промышленности.

Узнайте о новаторском исследовании компании XYZ, посвященном новому методу лечения рака с помощью нанотехнологий. Их инновационный подход показывает многообещающие результаты в эффективном воздействии на опухолевые клетки.

Откройте для себя новейшие революционные технологии от Apple и Google. Узнайте о будущем искусственного интеллекта и его влиянии на повседневную жизнь.

Узнайте, как компания X произвела революцию в технологической отрасли благодаря своей революционной технологии искусственного интеллекта, установив новый стандарт инноваций. Узнайте о влиянии их продукта на бизнес по всему миру.

Узнайте, как компания XYZ произвела революцию в технологической отрасли благодаря своей новаторской технологии искусственного интеллекта. Узнайте, как их продукт меняет методы работы предприятий по всему миру.

Откройте для себя последние достижения ведущих компаний в области технологий искусственного интеллекта. Узнайте, как инновационные продукты совершают революцию в промышленности по всему миру.

Откройте для себя новейшую революционную технологию, разработанную компанией Tesla для своей новой модели электромобиля. Узнайте, как эта инновация способна произвести революцию в автомобильной промышленности.

Узнайте, как последняя модель iPhone от Apple революционизирует фотографию на смартфон благодаря передовым функциям камеры. Узнайте, как новая технология самостоятельного вождения Tesla повлияет на будущее транспорта.

Откройте для себя новаторское сотрудничество между Tesla и SpaceX, совершающее революцию в области электромобилей и освоения космоса. Откройте для себя последние инновации в области устойчивой энергетики и межпланетных путешествий.

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.

Откройте для себя последний прорыв в области технологий искусственного интеллекта благодаря запуску Neuralink от Элона Маска. Революционный интерфейс "мозг-машина" обещает объединить человеческий и искусственный интеллект.

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.

Откройте для себя новейшие новаторские технологии, разработанные компанией Tesla и совершившие революцию в индустрии электромобилей. Узнайте, как инновационные функции автономного вождения устанавливают новые стандарты автомобильной безопасности и удобства.

Новое исследование показывает революционную технологию искусственного интеллекта, разработанную компанией Google, которая революционизирует будущее анализа данных. Компании по всему миру спешат внедрить эту революционную инновацию.

Узнайте о новаторском сотрудничестве между Tesla и SpaceX по созданию устойчивых энергетических решений для космических путешествий. Видение Элона Маска о полностью устойчивой колонии на Марсе сейчас ближе к реальности, чем когда-либо.

Откройте для себя последний прорыв в области технологий искусственного интеллекта, представив новый революционный продукт компании XYZ. Эта революционная новинка изменит стандарты индустрии и произведет революцию в нашем взаимодействии с машинами.

Узнайте, как компания X произвела революцию в технологической отрасли благодаря своему революционному продукту, что привело к резкому росту продаж и доминированию на рынке. Узнайте, как их инновационный подход к технологии искусственного интеллекта выделил их среди конкурентов и вывел на передовые позиции в отрасли.

Узнайте, как последняя модель iPhone от Apple совершает революцию в мобильной фотографии благодаря передовой технологии камеры. Познакомьтесь с революционными функциями нового обновления iOS, которое обещает расширить возможности пользователей.

Узнайте, как компания X произвела революцию в отрасли благодаря своему революционному продукту, что привело к резкому росту прибыли и удовлетворенности клиентов. Узнайте об инновационной технологии, лежащей в основе их успеха, и о том, как она формирует будущее рынка.

Узнайте, как компания XYZ произвела революцию в технологической отрасли благодаря своей новаторской технологии искусственного интеллекта. Узнайте, как их продукт превзошел конкурентов, что привело к резкому росту доминирования на рынке.

Узнайте, как компания X произвела революцию в отрасли благодаря своему революционному продукту, демонстрирующему передовые технологии. Узнайте, как их инновационный подход установил новые стандарты для конкурентов на рынке.

Откройте для себя новаторское сотрудничество компаний Tesla и SpaceX в разработке новых устойчивых энергетических решений. Узнайте, как их инновационные технологии меняют представление о том, как мы питаем наш мир.

Откройте для себя последний прорыв в области технологий искусственного интеллекта с помощью нового самоуправляемого автомобиля Tesla. Эта революция в автомобильной промышленности обещает более безопасный и эффективный транспорт.

Узнайте, как компания XYZ произвела революцию в технологической отрасли благодаря своей инновационной технологии искусственного интеллекта. Узнайте, как их продукт нарушил традиционные бизнес-модели и установил новые стандарты.

Узнайте о последнем прорыве в технологии искусственного интеллекта от Google, революционизирующем способ взаимодействия с машинами. Изучите потенциальное влияние на отрасли и повседневную жизнь.

Новое исследование показывает революционную технологию, разработанную компанией Tesla для решения проблемы устойчивой энергетики. Такие компании, как Google и Apple, инвестируют в инициативы в области чистой энергии.

Новое исследование показывает, что революционная технология искусственного интеллекта, разработанная Google, произведет революцию в анализе данных в сфере здравоохранения. Такие компании, как IBM и Microsoft, вкладывают значительные средства в исследования ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке.

Лингвистическое мастерство ChatGPT поражает исследователей, но его внутренняя работа остается загадкой. Механистическая интерпретация проливает свет на предсказания GPT2-Small о повторяющихся лексемах, открывая интригующие сведения о механизмах языковой модели.

ИИ и ОД революционизируют производство, но при работе с огромными неструктурированными данными остаются проблемы. Генеративный ИИ, такой как Claude, демократизирует доступ к ИИ для мелких производителей, повышая производительность и улучшая процесс принятия решений. Многокадровые подсказки повышают точность генерации кода для сложных NLQ, увеличивая возможности FM в расширенной обработке данны...

Исследователи Массачусетского технологического института возглавляют команду MATCHMAKERS в проекте Cancer Grand Challenges, направленном на революцию в иммунотерапии рака с помощью искусственного интеллекта. Междисциплинарная команда будет предсказывать распознавание Т-клеток с помощью лабораторных тестов для персонализированного лечения, финансируемого фондом The Mark Foundation и другими орг...

Meta представляет возможность тонкой настройки моделей Code Llama с помощью Amazon SageMaker JumpStart для повышения точности и объяснимости. Code Llama предлагает расширенные возможности кодирования, поддерживая популярные языки программирования и демонстрируя улучшенную производительность в бенчмарках HumanEval и MBPP.

Федеративное обучение обеспечивает конфиденциальность данных при обучении ML, что очень важно для таких регулируемых отраслей, как здравоохранение. FedML, Amazon EKS и SageMaker используются для улучшения результатов лечения пациентов и решения проблем безопасности данных при прогнозировании заболеваний сердца.

Федеративное обучение в здравоохранении может кардинально изменить диагностику инсульта с помощью облачных сервисов AWS. Среди проблем - разрозненность данных, проблемы конфиденциальности и нормативные ограничения.

Постройте алгоритм k-Means на Python с нуля, используя библиотеки numpy и pandas. Примените его к реальной задаче семантической сегментации на спутниковых снимках Аральского моря.

Приложения генеративного ИИ на основе фундаментальных моделей приносят пользу бизнесу в сфере обслуживания клиентов и инноваций. Проблемы включают в себя качество вывода, конфиденциальность данных и стоимость, но такие решения, как оперативное проектирование и RAG, могут помочь организациям использовать мощь ФМ с помощью AWS Bedrock.

LLM на базе графических процессоров NVIDIA позволяют чат-ботам вести естественную беседу и помогать в выполнении различных задач, таких как написание кода и открытие лекарств. Их универсальность и эффективность делают их незаменимыми в таких отраслях, как здравоохранение, розничная торговля, финансы и многих других, революционизируя работу со знаниями.

Захватывающие новости: Модели Gemma теперь доступны на Amazon SageMaker JumpStart! Gemma предлагает самые современные языковые модели, содержащие до 6 триллионов лексем. Изучите превосходную производительность Gemma в различных областях и получите доступ к базовым моделям в SageMaker для быстрой разработки ML.

ИИ и ОД трансформируют финансовую сферу для выявления мошенничества, оценки кредитоспособности и оптимизации торговых операций. Точки доступа Amazon S3 упрощают безопасный доступ к данным в масштабе.

В статье рассматривается интеграция причинно-следственных рассуждений в ML с помощью причинно-следственных графов. Причинные графы помогают отделить причины от корреляций, что очень важно для причинного вывода. ML не в состоянии ответить на вопросы о причинно-следственных связях из-за ложных корреляций, конфаундеров, коллайдеров и медиаторов. Структурные причинно-следственные модели (SCM) пред...

VistaPrint сотрудничает с малыми предприятиями по всему миру и использует Amazon Personalize для повышения конверсии на 10% и снижения затрат на 30%. Новая облачная нативная система, использующая Twilio Segment и сервисы AWS, предоставляет персонализированные рекомендации по продуктам для повышения качества обслуживания клиентов.

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.

Бывший инженер Google, работавший с китайскими компаниями, арестован за кражу коммерческих секретов ИИ. Утверждается, что он копировал подробную информацию о чипах GPU и TPU, суперкомпьютерных системах.

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.

Графовые нейронные сети (ГНС) моделируют взаимосвязанные данные, такие как молекулярные структуры и социальные сети. GNN в сочетании с последовательными моделями создают пространственно-временные GNN, открывающие возможности для более глубокого понимания и инновационного применения в промышленности/исследованиях.

Создание масштабируемых ML-конвейеров Kubeflow на базе Vertex AI, "взлом" готовых контейнеров Google. Платформа MLOps упрощает жизненный цикл ML благодаря модульной архитектуре и интеграции с Google Vertex AI.

Генеративный ИИ создает реалистичные синтетические данные для различных отраслей. Synthetic Data Vault, разработанный специалистами Массачусетского технологического института, революционизирует тестирование программного обеспечения и помогает организациям принимать обоснованные решения на основе синтетических данных.

Alida использовала модель Claude Instant компании Anthropic на Amazon Bedrock, чтобы в 4-6 раз улучшить утверждение темы в ответах на опросы, преодолев ограничения традиционного NLP. Amazon Bedrock позволил Alida быстро создать масштабируемый сервис для исследователей рынка, собирающий качественные данные с нюансами, выходящими за рамки вопросов с несколькими вариантами ответов.

Платформа искусственного интеллекта Hugging Face неосознанно размещала на пользовательских машинах вредоносное ПО, в том числе бэкдоры. Исследователи JFrog обнаружили 100 вредоносных программ, одна из которых предоставляла полный контроль над удаленными устройствами.

Технологии AI и ML улучшают качество обслуживания в контакт-центрах благодаря ботам самообслуживания, аналитике звонков в реальном времени и аналитике после звонка. Интеграция Amazon Lex и Genesys Cloud упрощает процесс разработки ботов, превращая контакт-центры в центры прибыли.

Тамара Бродерик, преподаватель Массачусетского технологического института, использует байесовский вывод для количественной оценки неопределенности в методах анализа данных. Сотрудничая в разных областях, она помогает разрабатывать такие инструменты, как модель машинного обучения для океанских течений и инструмент для людей с нарушением двигательных функций.

Автоматизируйте рабочие процессы ML с помощью динамической структуры для конвейеров Amazon SageMaker Pipelines, обеспечивающей воспроизводимость, масштабируемость и гибкость. Управление моделями улучшено благодаря интеграции реестра моделей для отслеживания версий и уверенного продвижения в производство.

Проблемы с платформами ИИ в крупных организациях включают соблюдение требований, безопасность и масштабируемость. Deutsche Bahn использует Amazon SageMaker Studio для проектов ИИ, что дает такие преимущества, как совместная работа, масштабируемость и экономическая эффективность.

Откройте для себя возможности анализа главных компонент (PCA) с помощью разложения по сингулярным значениям (SVD) на C#. Преобразуйте наборы данных для визуализации или прогнозирования, используя всего девять элементов данных. PCA - это ключевая техника для уменьшения размерности и анализа данных, которая находит применение в машинном обучении и обнаружении аномалий.

OpenSearch - это универсальный программный пакет с открытым исходным кодом для поиска, аналитики и мониторинга, а Amazon Personalize предлагает сложные возможности персонализации, не требующие специальных знаний в области ML. Предприятия могут повысить вовлеченность пользователей и конверсию, используя эти технологии для улучшения релевантности поиска и создания персонализированных рекомендаций.

t-SNE - это мощная техника визуализации высокоразмерных данных, преобразующая их в двумерный XY-граф. Реализуйте ее на C# для лучшего понимания и визуализации наборов данных, таких как цифры UCI.

Компания Axfood AB, второй по величине шведский ритейлер продуктов питания, сотрудничала с AWS, чтобы создать прототип новой передовой практики MLOps для эффективных ML-моделей. Они повысили масштабируемость и эффективность, сотрудничая с экспертами AWS и используя Amazon SageMaker, сосредоточившись на прогнозировании продаж фруктов и овощей для оптимизации запасов в магазине и минимизации пищ...

Изучите сложный, но эффективный подход Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для быстрого поиска ближайших соседей. Проанализируйте историю и тонкости HNSW, чтобы понять его высокоскоростные и высокоточные возможности.

Подводные камни машинного обучения: чрезмерная подгонка, недостоверные данные, скрытые переменные. Примеры включают неудачные модели прогнозирования Covid и системы качества воды. Представлен контрольный список REFORMS для предотвращения ошибок в науке, основанной на МЛ.

В статье "Прямая оптимизация предпочтений" представлен новый способ точной настройки моделей оснований, позволяющий добиться впечатляющего прироста производительности при меньшем количестве параметров. Метод заменяет необходимость в отдельной модели вознаграждения, революционизируя способ оптимизации LLM.

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.

Основные моменты статьи: 'Matrix Inverse from Scratch Using SVD Decomposition with C# in Microsoft Visual Studio Magazine. Важность в машинном обучении, реализация алгоритма SVD на C# для инверсии матрицы.

Фундаментальные модели Code Llama компании Meta, доступные на Amazon SageMaker JumpStart, предлагают самые современные возможности большого языка для генерации кода и естественного языка о коде. Модели представлены в трех вариантах с количеством параметров до 70B и предназначены для повышения производительности разработчиков на различных языках программирования. SageMaker JumpStart предоставля...

Овладение навыками вывода причинно-следственных связей крайне важно в современном мире, основанном на данных, к которым Google Trends проявляет все больший интерес. Приобретите этот ценный навык с помощью руководства для самостоятельного изучения, применимого для всех уровней и профессий.

MME Amazon SageMaker позволяют динамически распределять вычисления для моделей, экономя затраты и оптимизируя эффективность. DJLServing обеспечивает масштабирование по моделям для MME, не зависящих от схемы трафика.

Amazon SageMaker Canvas позволяет специалистам в данной области создавать мощные аналитические и ML-модели без кодирования. Он помогает обнаружить аномальные точки данных в промышленных машинах, что крайне важно для прогнозирования технического обслуживания и повышения производительности.

ZOO Digital революционизирует локализацию контента с помощью автоматизированной диаризации с использованием Amazon SageMaker, сокращая ручной труд и время. Компания ZOO Digital, которой доверяют ведущие деятели индустрии развлечений, стремится выполнить локализацию менее чем за 30 минут благодаря масштабируемым моделям машинного обучения.

Основные моменты статьи: Распространена кластеризация по методу K-means, но используются и другие методы, такие как DBSCAN, модель гауссовой смеси и спектральная кластеризация. Кластеризация с помощью самоорганизующейся карты (SOM) создает кластеры на основе сходства. Реализация на C# с использованием набора данных Penguin показывает результаты кластеризации.

Фундаментальные модели Code Llama компании Meta, доступные в Amazon SageMaker JumpStart, предлагают самые современные большие языковые модели для генерации кода и подсказок на естественном языке. Code Llama выпускается в трех вариантах и различных размерах, обученных на миллиардах лексем и обеспечивающих стабильные поколения с контекстом до 100 000 лексем. SageMaker JumpStart предлагает доступ...

Amazon SageMaker Canvas предоставляет экспертам в данной области интерфейс без кода для создания мощных аналитических и ML-моделей, решая дилемму набора навыков в процессе принятия решений на основе данных. В этом посте показано, как SageMaker Canvas можно использовать для обнаружения аномалий в производственной отрасли, помогая выявлять неисправности или необычные операции промышленных машин.

Booking.com сотрудничал с AWS Professional Services, чтобы использовать Amazon SageMaker и модернизировать свою инфраструктуру ML, сократив время ожидания для обучения моделей и проведения экспериментов, интегрировав основные возможности ML и сократив цикл разработки моделей ML. Это улучшило работу поисковых систем и принесло пользу миллионам путешественников по всему миру.

Статья "Principal Component Analysis (PCA) from Scratch Using the Classical Technique with C#" в Microsoft Visual Studio Magazine объясняет, как PCA может уменьшить количество столбцов в наборе данных и как он применяется в алгоритмах машинного обучения. В статье также обсуждается сложность вычисления собственных значений и собственных векторов и приводится демонстрация на примере подмножества...

В этой статье рассматриваются три ключевых метода кодирования для машинного обучения: кодирование меток, однократное кодирование и целевое кодирование. В ней представлено руководство для начинающих с описанием преимуществ, недостатков и примерами кода на Python, которое поможет специалистам по исследованию данных понять и эффективно реализовать эти методы.

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.

Коллектив MIT-Pillar AI Collective объявляет о назначении шести стипендиатов на весну 2024 года, которые будут поддерживать аспирантов, проводящих исследования в области ИИ, машинного обучения и науки о данных, с целью коммерциализации их инноваций. Среди стипендиатов - Ясмин Аль-Фарадж, работающая над созданием экологически чистых пластмасс, и Рубен Кастро Орнелас, разрабатывающий многоцелевы...

В 2021 году доходы фармацевтической промышленности США составили 550 миллиардов долларов, а прогнозируемые расходы на фармаконадзор к 2022 году - 384 миллиарда долларов. Для решения задач мониторинга нежелательных явлений разработано решение на основе машинного обучения с использованием Amazon SageMaker и модели BioBERT компании Hugging Face, обеспечивающее автоматическое обнаружение из различ...

HSR.health использует геопространственные возможности Amazon SageMaker для создания инструмента, предоставляющего точную информацию о распространении заболеваний, чтобы предотвратить вспышки зоонозных болезней до того, как они станут глобальными. Индекс риска использует более 20 факторов для оценки взаимодействия человека и дикой природы и использует спутниковые снимки и дистанционное зондиров...

Аспирант Массачусетского технологического института Бехруз Тахмасеби и его советник Стефани Джегелька модифицировали закон Вейля, включив симметрию в оценку сложности данных, что потенциально может улучшить машинное обучение. Их работа, представленная на конференции Neural Information Processing Systems, демонстрирует, что модели, удовлетворяющие симметрии, могут давать предсказания с меньшими...

В новом исследовании ITIF содержится призыв к правительствам внедрять искусственный интеллект для повышения энергоэффективности в различных отраслях, приводятся примеры, когда фермеры используют искусственный интеллект для снижения расхода удобрений и воды, а заводы - для повышения энергоэффективности. Автор исследования подчеркивает необходимость того, чтобы политики не сдерживали полезное ис...

Amazon SageMaker Canvas, запущенный в 2021 году, предлагает свободный от кода подход к построению и развертыванию моделей машинного обучения. В последних обновлениях появились новые возможности генеративного ИИ, включая поддержку моделей Meta Llama 2 и Mistral.AI, благодаря чему пользователи могут использовать возможности ИИ без написания кода.

Врачи с меньшей точностью диагностируют кожные заболевания на темной коже: дерматологи точно характеризуют лишь 34% изображений по сравнению с 38% для светлой кожи. Алгоритмы искусственного интеллекта могут повысить точность, но такое несоответствие говорит о необходимости изменений в образовании и подготовке дерматологов.

Узнайте, как рассчитать рентабельность инвестиций (ROI) вашей команды данных с помощью пирамиды Data ROI, которая фокусируется на определении ценности инициатив команды данных, таких как панели мониторинга оттока клиентов и инициативы по повышению качества данных. Пирамида также подчеркивает, что сокращение времени простоя данных является ключевой стратегией для увеличения ROI.

Данные имеют решающее значение для максимизации ценности искусственного интеллекта и эффективного решения бизнес-задач. Amazon SageMaker Canvas революционизирует подготовку данных для аналитиков по безопасности, позволяя им без особых усилий получать доступ к базовым моделям, извлекать ценность и устранять риски кибербезопасности.

Устойчивость крайне важна для рабочих нагрузок генеративного ИИ, чтобы соответствовать требованиям к доступности и непрерывности бизнеса организации. Решения на основе генеративного ИИ предполагают новые роли, инструменты и такие аспекты, как оперативная проверка и конвейеры данных.

Amazon Titan Text Embeddings - это модель встраивания текста, которая преобразует текст на естественном языке в числовые представления для поиска, персонализации и кластеризации. В ней используются алгоритмы вкрапления слов и большие языковые модели для выявления семантических связей и улучшения последующих задач NLP.

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.

В статье рассматриваются математические основы оптимизатора Adam, объясняется, почему он является самым популярным оптимизатором в глубоком обучении. Она углубляется в механику Adam, подчеркивая его адаптивную скорость обучения и способность регулировать размер шага в зависимости от сложности данных.

В этой статье приводится практическое руководство по использованию Facebook Prophet для анализа временных рядов, направленное на устранение начальных барьеров. Prophet - это инструмент с открытым исходным кодом от Facebook, который с легкостью создает точные прогнозы временных рядов, что делает его идеальным для бизнес-приложений.

В этой статье рассматривается сложная взаимосвязь между задержкой и пропускной способностью при развертывании больших языковых моделей (LLM) с помощью Amazon SageMaker JumpStart. Бенчмаркинг таких LLM, как Llama 2, Falcon и варианты Mistral, показывает влияние архитектуры модели, конфигурации сервисов, типа оборудования экземпляра и одновременных запросов на производительность.

Стартап Atacama Biomaterials, объединяющий архитектуру, машинное обучение и химическую инженерию, разрабатывает экологически чистые материалы, имеющие множество применений. Их технология позволяет создавать библиотеки данных и материалов с помощью ИИ и ОД, производя региональные, компостируемые пластики и упаковку.

В клинике MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health обсуждался вопрос о том, следует ли полностью объяснять "черный ящик" процесса принятия решений моделями ИИ для получения разрешения FDA. Мероприятие также подчеркнуло необходимость образования, доступности данных и сотрудничества между регулирующими органами и медицинскими специалистами при регулировании ИИ в здравоохранении.

Риск смертельного исхода в авиации составляет 0,11, что делает ее одним из самых безопасных видов транспорта. Ученые MIT рассматривают авиацию как модель для регулирования ИИ в здравоохранении, чтобы гарантировать, что маргинальные пациенты не пострадают от предвзятых моделей ИИ.

В 2017 году Google Brain представил Transformer - гибкую архитектуру, которая превзошла существующие подходы к глубокому обучению и теперь используется в таких моделях, как BERT и GPT. GPT, модель декодера, использует задачу языкового моделирования для генерации новых последовательностей и следует двухэтапной схеме предварительного обучения и тонкой настройки.

Генеративные приложения ИИ, использующие большие языковые модели (БЯМ), имеют большую экономическую ценность, но управление безопасностью, конфиденциальностью и соответствием нормативным требованиям имеет решающее значение. В этой статье представлены рекомендации по устранению уязвимостей, внедрению передовых методов обеспечения безопасности и разработке стратегий управления рисками для прилож...

В статье рассматривается алгоритм разложения по сингулярным значениям (SVD) и процесс рефакторинга автором алгоритма Якоби из GNU Scientific Library в Python/NumPy. Автор проверяет свою функцию SVD, созданную "на скорую руку", с помощью функции np.linalg.svd() и подчеркивает полезность SVD в классической статистике и машинном обучении.

Amazon Textract - это ML-сервис, который с высокой точностью извлекает текст и данные из отсканированных документов, автоматизируя обработку документов для различных целей. Он предлагает решение для упрощения проверки статуса прививок, предоставляя точную информацию из карт прививок с помощью запросов Amazon Textract.

В этой статье рассматривается актуальная тема галлюцинаций LLM в исследованиях ИИ, подчеркивая значительные последствия ошибок или лжи, создаваемых большими языковыми моделями. В статье рассматриваются метрики для обнаружения и измерения галлюцинаций в рабочих процессах ответов на вопросы, с точностью 90 % для вопросов в закрытом домене и 70 % для вопросов в открытом домене.

Спектральная кластеризация, сложная форма машинного обучения, преобразует данные в форму с пониженной размерностью и применяет кластеризацию k-means. Реализация спектральной кластеризации с нуля на Python была непростой задачей, но результаты оказались идентичны модулю scikit-learn, а самой сложной частью стало вычисление собственных значений и собственных векторов нормализованной матрицы Лапл...

Появление таких инструментов, как AutoAI, может снизить значимость традиционных навыков машинного обучения, но глубокое понимание основополагающих принципов ML по-прежнему будет востребовано. Эта статья посвящена математическим основам рекуррентных нейронных сетей (РНС) и их использованию для выявления последовательных закономерностей в данных временных рядов.

В этой статье демонстрируется, как поиск нейронной архитектуры может быть использован для сжатия точно настроенной модели BERT, что повышает производительность и сокращает время вывода. Применение структурной обрезки позволяет уменьшить размер и сложность модели, что приводит к ускорению времени отклика и повышению эффективности использования ресурсов.

Spark ML - это библиотека с открытым исходным кодом для высокопроизводительного хранения данных и классических алгоритмов машинного обучения. В статье демонстрируется демонстрация PySpark, предсказывающая политические пристрастия с помощью синтетического набора данных, рассказывается об использовании данных Spark и процессе установки.

Генеративные адверсарные сети (GAN) произвели революцию в искусственном интеллекте, создавая реалистичные изображения и языковые модели, но их понимание может быть сложным. Эта статья упрощает GAN, фокусируясь на генерации синтетических данных математических функций, и объясняет различие между дискриминантными и генеративными моделями, которые составляют основу GAN.

В 2023 году доминировали геометрические методы и приложения ML, а также заметные прорывы в структурной биологии, включая открытие двух новых антибиотиков с помощью GNN. Сближение ML и экспериментальных методов в автономных молекулярных открытиях является растущей тенденцией, как и использование Flow Matching для более быстрой и детерминированной выборки траекторий.

В этой статье авторы обсуждают теорию и архитектуры графовых нейронных сетей (ГНС) и подчеркивают появление графовых трансформаторов как тенденции в графовом ML. Они исследуют связь между MPNN и трансформерами, показывая, что MPNN с виртуальным узлом может имитировать трансформер, и обсуждают преимущества и ограничения этих архитектур с точки зрения выразительности.

Чтобы стать отличным аналитиком данных, необходимо развивать правильные навыки, включая свободное владение SQL, основы статистики и глубокие знания предметной области. Эти навыки позволяют аналитикам находить творческие решения, эффективно выполнять качественную работу и открывать ценные сведения.

Предприятия могут использовать текстовые вкрапления, созданные с помощью машинного обучения, для анализа неструктурированных данных и извлечения полезных сведений. Многоязычная модель встраивания Cohere, доступная на Amazon Bedrock, обеспечивает улучшенное качество документов, поиск для приложений RAG и экономически эффективное сжатие данных.

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.

Откройте для себя возможности Latent Dirichlet Allocation (LDA) для эффективного моделирования тем в машинном обучении и науке о данных. Узнайте, как LDA может применяться не только в текстовых данных, например, в интернет-магазинах и анализе потоков кликов, и как его можно интегрировать с другими вероятностными моделями для создания персонализированных рекомендаций.

В этой статье рассматривается масштабируемая платформа MLOps, автоматизирующая рабочий процесс утверждения и продвижения ML-моделей с помощью таких сервисов AWS, как Lambda, API Gateway, EventBridge и SageMaker. Решение включает в себя шаг вмешательства человека для утверждения модели перед переходом на следующий уровень среды.

Amazon SageMaker теперь поддерживает потоковую передачу ответов для выводов в реальном времени, обеспечивая интерактивный опыт и более быстрое время отклика в приложениях генеративного ИИ, таких как чат-боты и виртуальные помощники. В этой статье рассказывается о том, как решить проблемы задержки и реализовать это решение с помощью SageMaker и моделей Llama 2.

Компания OpenAI признала необходимость использования материалов, защищенных авторским правом, при разработке таких инструментов ИИ, как ChatGPT, заявив, что без этого было бы "невозможно". Практика соскабливания контента без разрешения стала предметом пристального внимания, поскольку такие модели ИИ, как ChatGPT и DALL-E, опираются на большое количество обучающих данных из публичного Интернета.

Клиенты AWS из сферы здравоохранения, финансов и государственного сектора теперь могут извлекать ценные сведения из документов, хранящихся в Amazon S3, используя интеллектуальную обработку документов (IDP) AWS с помощью сервисов искусственного интеллекта, таких как Amazon Textract. Предлагаются два решения: сценарий на Python для быстрой обработки и готовое развертывание с использованием AWS C...

Основные моменты статьи: Отказоустойчивое тестирование нейронных сетей и архитектур ML для повышения надежности. Тестирование методом абляции позволяет выявить критические детали, снизить сложность и повысить отказоустойчивость. Три типа тестов на абляцию: нейронная, функциональная и входная абляция.

В 2024 году команды специалистов по работе с данными столкнутся с новой реальностью - они должны будут ориентироваться на окупаемость инвестиций и эффективность, поскольку в последние годы финансирование и рост значительно сократились. Чтобы справиться с этой ситуацией, специалисты по работе с данными должны запрашивать отзывы у заинтересованных сторон и решать проблемы, требующие улучшения, ч...

Сотрудничество Wipro с AWS помогает организациям преодолеть проблемы управления изолированными решениями в области науки о данных, обеспечивая автоматизацию, масштабируемость и качество моделей. Внедряя Amazon SageMaker, Wipro решает проблемы совместной работы, масштабируемости, MLOps и повторного использования для своих клиентов.

В недавнем исследовании изучается, как деревья решений и случайные леса, широко используемые в машинном обучении, страдают от предвзятости из-за предположения о непрерывности признаков. В исследовании предложены простые методы, позволяющие уменьшить эту погрешность. Результаты показали, что при зеркальном отражении признаков эффективность ухудшается на 0,2 процентных пункта.

В статье рассматривается использование пакета Python mlscorecheck для проверки соответствия заявленных оценок производительности машинного обучения и экспериментальных установок. Пакет mlscorecheck предоставляет численные методы для определения того, могут ли заявленные оценки быть результатом заявленного эксперимента.

Анализ главных компонент (PCA) - это сложная техника, используемая для уменьшения размерности, которая включает в себя две основные методики: классическую и неклассическую. В статье обсуждаются проблемы реализации PCA с использованием классической техники и демонстрируется реализация на C# на подмножестве набора данных Iris Dataset.

В статье показано, как реализовать функцию ArgSort() на языке C#, приведены примеры кода для массивов и списков. Подчеркивается наличие перегрузки C# Array.Sort(a,b), которая позволяет выполнять сортировку по значениям в массиве.

Большая языковая модель Mixtral-8x7B от Mistral AI теперь доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого развертывания. Благодаря многоязыковой поддержке и превосходной производительности Mixtral-8x7B является привлекательным выбором для приложений NLP, предлагая более высокую скорость вывода и более низкие вычислительные затраты.

Обучение большим языковым моделям (LLM) набрало популярность после выпуска таких популярных моделей, как Llama 2, Falcon и Mistral, но обучение в таких масштабах может быть сложным. Библиотека параллельной модели (SMP) Amazon SageMaker упрощает этот процесс благодаря новым возможностям, включая упрощенный пользовательский интерфейс, расширенную функциональность тензорного параллелизма и оптими...

Отличный клиентский опыт имеет решающее значение для дифференциации бренда и роста доходов, и 80% компаний планируют увеличить инвестиции в CX. SageMaker Canvas и генеративный искусственный интеллект могут революционизировать сценарии звонков в контакт-центрах, повышая эффективность, сокращая количество ошибок и улучшая качество поддержки клиентов.

Модель Llama Guard теперь доступна для Amazon SageMaker JumpStart, обеспечивая защиту ввода и вывода при развертывании больших языковых моделей. Llama Guard - это открытая модель, которая помогает разработчикам защититься от создания потенциально рискованных результатов, что позволяет легко внедрять лучшие практики и улучшать открытую экосистему.

По мере расширения цифрового пространства заказчики сталкиваются с растущими угрозами безопасности и уязвимостями. Amazon Security Lake и Amazon SageMaker предлагают новое решение, централизуя и стандартизируя данные о безопасности, а также используя машинное обучение для обнаружения аномалий.

Ускоритель PwC Australia Machine Learning Ops Accelerator, построенный на базе собственных сервисов AWS, упрощает процесс внедрения ML-моделей от разработки до производственного развертывания в масштабе. Ускоритель включает семь ключевых интегрированных возможностей для обеспечения непрерывной интеграции, непрерывной доставки, непрерывного обучения и непрерывного мониторинга моделей ML.

Генеративный искусственный интеллект в 2023 году захватил технологическую индустрию, доминируя в заголовках и вызывая споры. На фоне появления фигур, связанных с ИИ, у нетехнических людей возникает путаница в том, кому доверять, какие продукты ИИ использовать и представляет ли ИИ угрозу для их жизни и работы. Кроме того, неумолимый темп исследований в области машинного обучения продолжает вызы...

В статье рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются отрасли, не имеющие прогнозов в реальном времени, такие как финансы, розничная торговля, управление цепочками поставок и логистика. В ней подчеркивается потенциал использования управления данными временных рядов в MongoDB и Amazon SageMaker Canvas для преодоления этих проблем и принятия решений на основе данных.

В этой статье рассматриваются алгоритмы машинного обучения для выявления выбросов и их применение к статистике биты Главной лиги бейсбола на 2023 год. Сравниваются четыре алгоритма: Elliptic Envelope, Local Outlier Factor, One-Class Support Vector Machine with Stochastic Gradient Descent и Isolation Forest. Цель - получить представление об их поведении и ограничениях, чтобы определить, какой а...

В этой статье рассматривается логика, лежащая в основе фундаментального алгоритма градиентного спуска, и особое внимание уделяется экспоненциальной скользящей средней. В ней рассматривается мотивация метода, его формула и математическая интерпретация распределения весов.

Компания Amazon объявила об интеграции Amazon DocumentDB с Amazon SageMaker Canvas, позволяющей пользователям строить ML-модели без кодирования. Эта интеграция позволяет компаниям анализировать неструктурированные данные, хранящиеся в Amazon DocumentDB, и создавать прогнозы, не прибегая к услугам специалистов по разработке данных и науке о данных.

Генерация текста в изображения - быстро развивающаяся область ИИ, а Stable Diffusion позволяет пользователям создавать высококачественные изображения за считанные секунды. Использование технологии Retrieval Augmented Generation (RAG) улучшает подсказки для моделей Stable Diffusion, позволяя пользователям создать собственного помощника ИИ для генерации подсказок.

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 ...

Amazon SageMaker Studio теперь предлагает полностью управляемый редактор кода на базе Code-OSS, а также JupyterLab и RStudio, позволяя разработчикам ML настраивать и масштабировать свои IDE с помощью гибких рабочих пространств, называемых Spaces. Эти пространства обеспечивают постоянное хранение и конфигурации времени выполнения, повышая эффективность рабочего процесса и позволяя легко интегри...

Погрузитесь в мир искусственного интеллекта и создайте тренажер глубокого обучения с подкреплением с нуля. Получите практический опыт и создайте свой собственный тренажер для обучения агента решению простой задачи, заложив основу для создания более сложных сред и систем.

ChatGPT от OpenAI, новаторская языковая модель ИИ, вызвала восторг своими впечатляющими способностями, в том числе отличными результатами на экзаменах и игрой в шахматы. Однако скептики утверждают, что настоящий интеллект не следует путать с запоминанием, что привело к появлению научных исследований, изучающих это различие и выдвигающих аргументы против AGI.

Компания Talent.com в сотрудничестве с AWS разработала систему рекомендаций по работе с использованием глубокого обучения, которая обрабатывает 5 миллионов ежедневных записей менее чем за 1 час. Система включает в себя разработку функций, проектирование архитектуры модели глубокого обучения, оптимизацию гиперпараметров и оценку модели, и все это выполняется на Python.

В этой статье рассматривается важность классических вычислений в контексте искусственного интеллекта, подчеркивается их доказуемая корректность, сильное обобщение и интерпретируемость по сравнению с ограничениями глубоких нейронных сетей. В статье утверждается, что разработка систем ИИ, обладающих этими навыками классических вычислений, имеет решающее значение для создания интеллектуальных аге...

Спектральная кластеризация - это сложный метод машинного обучения, который позволяет выявить закономерности в данных. Ее реализация включает вычисление матриц сродства и Лапласиана, вложение собственных векторов и выполнение кластеризации k-means.

Такие LLM, как Llama 2, Flan T5 и Bloom, необходимы для использования в разговорном ИИ, но для обновления их знаний требуется переобучение, что требует много времени и средств. Однако с помощью технологии Retrieval Augmented Generation (RAG), использующей Amazon Sagemaker JumpStart и векторную базу данных Pinecone, LLM можно развернуть и постоянно обновлять актуальную информацию, чтобы предотв...

MLOps необходим для интеграции моделей машинного обучения в существующие системы, а Amazon SageMaker предлагает такие функции, как Pipelines и Model Registry, которые упрощают этот процесс. В этой статье приводится пошаговая реализация создания пользовательских шаблонов проектов, которые интегрируются с GitHub и GitHub Actions, обеспечивая эффективную совместную работу и развертывание ML-моделей.

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT NeoX и Pythia, набирают популярность, имея миллиарды параметров и впечатляющую производительность. Обучение этих моделей на AWS Trainium является экономичным и эффективным благодаря таким оптимизациям, как вращательное позиционное встраивание (ROPE) и методы частичного вращения.

К 2025 году компания Vodafone превратится в технологическую компанию, планируя, что 50 % ее сотрудников будут заниматься разработкой программного обеспечения, а 60 % цифровых услуг будут предоставляться собственными силами. Чтобы поддержать этот переход, Vodafone сотрудничает с Accenture и AWS для создания облачной платформы и участвует в конкурсе AWS DeepRacer, чтобы улучшить свои навыки маши...

Компания Getir, пионер в области сверхбыстрой доставки продуктов питания, внедрила комплексную систему управления персоналом с помощью Amazon Forecast и AWS Step Functions, что позволило на 70 % сократить время моделирования и на 90 % повысить точность прогнозирования. Этот комплексный проект рассчитывает потребности в курьерах и решает проблему распределения смен, оптимизируя графики смен и м...