Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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...

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.

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...

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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...

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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...

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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

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

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.

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.

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.

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».

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.

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.

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 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.

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.

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.

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...

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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

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

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 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.

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.

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.

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

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.

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 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 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 последние достижения ведущих компаний в области технологий искусственного интеллекта. 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 продукт меняет методы работы предприятий 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.

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 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 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.

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.

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

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.

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.

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

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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...

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.

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.

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.

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 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...

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.

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.

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.

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.

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...

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...

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.

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...

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.

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...

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...

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.

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.

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.

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.

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...

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.

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.

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.

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 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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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 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...

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.

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.

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 ...

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.

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.

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.

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.

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...

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...

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.

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...

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.

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...

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.