QuData успішно інтегрує алгоритми глибокого навчання з аналізом зображень для виявлення онкопатологій. За допомогою ШІ наша модель автоматично аналізує мамографії, точно визначає категорію BI-RADS і позначає всі області ураження.
Штучний інтелект, машинне навчання і глибоке навчання стали найбільш обговорюваними технологіями. І хоча ці терміни домінують у бізнес-діалогах у всьому світі, багато людей зазнають труднощів у їхньому розмежуванні. Наша стаття допоможе вам ясно зрозуміти їх значення та відмінності.
Огляд минулого року у розвитку технології ШІ, звертаючи увагу на вплив технології ChatGPT. Розглянемо занепокоєння та страхи, які супроводжували впровадження ШІ, а також визначимо реальні виклики та перспективи на майбутнє.
Дізнайтеся, як наша модель ШІ використовує машинне навчання і розширені алгоритми для аналізу великих наборів медичних даних, що дозволяє з високою точністю виявити рак молочної залози.
Досліджуйте світ машинного навчання – інноваційну сферу створення алгоритмів і статистичних моделей, які не покладаються на звичайне програмування. Пориньте в майбутнє технологій і дізнайтеся, як МН орієнтується у великих обсягах даних, виявляє тенденції та приймає стратегічні рішення.
Розберемо математику навчання глибоких моделей із використанням цілих чисел. Від бінарних до графів розглянемо, як проводити градієнт через ці структури. Щоб зробити математику захоплюючою, кожен розділ має яскраві аніме-ілюстрації та хокку, створені штучним інтелектом.
Інтерес до моделей з дискретними параметрами зростає у зв'язку з появою нових методів та алгоритмів, які дозволяють ефективно навчати та використовувати такі моделі у різних додатках машинного навчання та штучного інтелекту. У відео пояснюється корисність таких моделей.
Відкриваємо секрети ШІ! Дізнайтесь, як техніка Grad CAM допомагає штучному інтелекту приймати рішення і яку роль відіграють теплові карти зображень.
Збільшення розміру мовних моделей не призводить до того, що вони краще відтворюють наміри користувача. Наприклад, великі мовні моделі можуть генерувати результати, які не відповідають очікуванням користувачів. У статті "Training Language Models To Follow Instructions With Human Feedback" дослідницька група OpenAI використовує методи навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку людини (RLHF), щоб досягти вищих показників узгодженості. Обговоримо цю роботу та розберемося в деталях.
У цьому відео ми продемонструємо найпотужніші джейлбрейки, здатні обійти встановлені обмеження та розкрити справжній потенціал ChatGPT. Хочете дізнатися, яка трилогія «Зоряних війн» краща? Перегляньте відео та дізнайтесь думку ChatGPT!
ChatGPT інтеграція дозволяє створювати чат-ботів, які залучають користувачів до більш природних та динамічних розмов. Дивіться відео та підключайте ботів до ChatGPT, що дозволить їм розуміти, аналізувати та відповідати на широкий спектр запитань.
У цьому відео ми досліджуємо фундаментальну теорему, яка визначає нейронні мережі як універсальні обчислювачі. Детально розберемося, як ця теорема стала віхою у розвитку нейронних мереж, чому вона досі залишається актуальною та яку роль відіграє у світі ШІ.
Досліджуймо разом захопливий світ Нейтринної обсерваторії IceCube. Дізнайтеся більше про спільне дослідження вчених з обсерваторії та Qudata з розробки алгоритмів для відстеження взаємодії нейтрино – невловимих частинок, якi ховають розгадку секретів наднових, чорних дір і загадкової темної матерії.
Розкрийте весь потенціал ChatGPT! Отримайте максимум від ChatGPT вже з першого запиту за допомогою наших лайфхаків. Дізнайтеся, як ставити зрозумілі і конкретні питання, використовувати ключові слова для цільових відповідей та розкрити всі секрети ефективного спілкування з ШІ.
Раннє виявлення травм хребта має вирішальне значення для запобігання серйозним ускладненням або навіть паралічу. Завдяки машинному навчанню та медичній візуалізації діагностика переломів у шийному відділі стала ще більш точною та ефективною, ніж будь-коли раніше.