Виконавці відеоігор страйкують через захист ШІ після невдалих переговорів з великими студіями, включаючи Activision і Warner Bros. Друга зупинка роботи для членів Sag-Aftra за майже два роки.
Передбачити майбутнє складно, але аналіз часових рядів може допомогти зробити точні прогнози. Вивчіть ключові концепції та методи за допомогою Python зі статистичними моделями.
Компанії інвестують у команди з науки про дані, щоб використовувати системи машинного навчання для досягнення кращих результатів. MLOps застосовує принципи DevOps для безперервної роботи великомасштабних систем машинного навчання для покращення співпраці та автоматизації.
ШІ-системи AlphaProof та AlphaGeometry 2 від Google DeepMind вразили, розв'язавши чотири задачі IMO, майже досягнувши рівня золотої медалі. AlphaProof використовує навчання з підкріпленням у Lean, тоді як AlphaGeometry 2 - це вдосконалена модель розв'язання геометричних задач на основі Gemini.
Ефективні стратегії виявлення шахрайства з використанням штучного інтелекту мають вирішальне значення для запобігання фінансовим втратам і збереження довіри клієнтів до банківського сектору. Методи включають аналіз даних для виявлення аномалій, позначення підозрілих транзакцій і прогнозування майбутніх шахрайських дій.
Реалізація апаратної відмовостійкості в навчальній інфраструктурі є ключем до безперебійного навчання моделей. AWS представляє Neuron node problem detector для відмовостійкого навчання ML на Amazon EKS, що автоматизує виявлення та відновлення проблем.
Оцінювання має вирішальне значення для розуміння продуктивності моделі ШІ. Продукт-менеджери повинні керувати процесом оцінювання, щоб узгодити цілі моделі з користувацьким досвідом.
Відстеження експериментів з ML має вирішальне значення для пошуку найкращої моделі. Без впорядкованих даних ви можете випустити з уваги успішні стратегії.
Дізнайтеся, як створити інтерактивного чат-бота, використовуючи потокове мовлення за допомогою інструментів з відкритим вихідним кодом, таких як Burr і FastAPI, для безперешкодної взаємодії з користувачем. Потокова передача тексту слово за словом може зробити додатки зі штучним інтелектом більш привабливими та чуйними, покращуючи взаємодію з користувачем та його досвід.
ML Model Registry організовує роботу ML-команд, полегшуючи обмін моделями, версіювання та розгортання для швидшої співпраці та ефективного управління моделями. Weights & Biases Model Registry впорядковує діяльність з ML за допомогою автоматизованого тестування, розгортання та моніторингу, підвищуючи продуктивність та ефективність.
Короткий зміст: Дізнайтеся про зменшення розмірності за допомогою нейронного автокодера в C# з журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Зменшені дані можна використовувати для візуалізації, машинного навчання та очищення даних, порівнюючи їх з естетикою побудови масштабних моделей літаків.
Пориньте у спеціальне видання The Elder Scrolls V: Skyrim на GeForce NOW. Випустіть на волю Драконорожденного в хмарній епічній пригоді.
Дослідження Google: 31% робочих місць ізольовані, 61% трансформовані завдяки ШІ. Дві третини британських робочих місць можуть бути «покращені» за допомогою ШІ, і лише невелика частина перебуває під загрозою.
Дотримання нормативних вимог у фінансовій сфері має вирішальне значення для захисту людей, установ та економіки. Використання таких інструментів, як Weights & Biases, може допомогти в управлінні розгортанням ШІ та забезпеченні дотримання регуляторних стандартів, сприяючи справедливості та прозорості у фінансовому секторі.
Нові ШІ-системи AlphaProof та AlphaGeometry 2 ледь не виграли золото на глобальній олімпіаді з математики, розв'язуючи складні задачі. Прорив Google DeepMind наближає ШІ до перемоги над найкращими математиками-людьми.