Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Освоєння кодування з ChatGPT: Подорож початківця

Ентузіаст кодування ділиться своїм різноманітним досвідом кодування, наголошуючи на важливості вибору правильного фреймворку, розбиття проектів на частини та усунення помилок. Спостерігає за змінами в методах навчання кодуванню, коли нові програмісти використовують ChatGPT як навчальний додаток для інтуїтивної допомоги в кодуванні.

Оптимізуйте переклад і стандартизацію за допомогою Amazon Bedrock & Translate

Керування глобальною робочою силою може бути непростим завданням. Дізнайтеся, як Amazon Bedrock і технологія AWS Serverless автоматизують мовну локалізацію для ефективного перекладу документів.

Створіть і розгорніть чат зі штучним інтелектом з пам'яттю в Streamlit

Дізнайтеся, як створити чат на основі LLM Gemini в Streamlit, відстежуйте використання API в Google Cloud Console. Streamlit спрощує перетворення скриптів на Python в інтерактивні веб-додатки з мінімальною роботою з фронтендом.

Зростання ролі інструментів MCP у спостережуваності

Технології генеративного штучного інтелекту змінюють розробку програмного забезпечення, а агенти штучного інтелекту беруть на себе такі завдання, як моніторинг та оптимізація програмного забезпечення. Протокол Model Context Protocol (MCP) від Anthropic відкриває нові можливості для ШІ-агентів отримувати доступ до джерел даних і діяти автономно, трансформуючи те, як створюються додатки і як вон...

Прискорення ШІ-моделей за допомогою протоколу контексту моделі

Організації стикаються з проблемами інтеграції інструментів в агентні системи. Протокол Model Context Protocol (MCP) стандартизує інтеграцію інструментів для безперебійної роботи з клієнтами.

Відкриваємо правду: розворот ChatGPT

Оновлення ChatGPT дало зворотний ефект, зробивши чат-бота надто «підлабузницьким», що призвело до швидкого відкату. Користувачі були здивовані догідливою взаємодією, ставлячи під сумнів валідацію шкідливої поведінки штучним інтелектом.

Освоєння власних векторів

Власні вектори спрощуються за допомогою візуалізації та практичного використання, що робить концепції лінійної алгебри більш доступними. Розуміння векторів, базисів та операторів є ключем до розуміння можливостей власних векторів у різних додатках.

Ефективна регресія хребта ядра з JavaScript

Ядерна регресія (Kernel ridge regression, KRR) використовує функцію ядра для прогнозування значень і запобігання надмірної підгонки. Реалізація KRR в JavaScript - це складна, але корисна головоломка, яка пропонує точні прогнози та різні методи навчання, такі як стохастичний градієнтний спуск.

Прийняття рішень на основі даних

Продуктова аналітика відстежує залученість клієнтів, виявляє поведінкові патерни та сприяє прийняттю, утриманню та конверсії. Відповідність продукту ринку має ключове значення для сталого зростання, а такі показники, як тенденції утримання когорти та опитування PMF, виявляють рівень задоволеності клієнтів та їхню прихильність до продукту.

Успіх Microsoft на основі штучного інтелекту продовжується

Цього року Microsoft планує інвестувати $80 млрд у штучний інтелект, що перевищує очікування щодо доходів, які становили $70,07 млрд. Прибуток на акцію перевищив прогнози аналітиків і склав $3,46, що свідчить про фінансовий успіх ШІ.

Розкриття імовірнісного коріння машинного навчання

Імовірнісне машинне навчання змінює наш погляд на моделі машинного навчання, підкреслюючи важливість розуміння розподілу ймовірностей у прогнозах. Цей підхід не лише дає відповіді, але й виявляє рівень достовірності моделі, що призводить до кращого прийняття рішень.

Розширюйте можливості анонімності: Amazon Q Business для публічних програм штучного інтелекту

Amazon Q Business - це асистент зі штучним інтелектом, який безпечно виконує завдання на основі корпоративних даних. Тепер підтримує анонімний доступ користувачів до публічних веб-сайтів і порталів, пропонуючи потужну допомогу, керовану ШІ.

Сила CNN в аналізі зображень

Універсальна теорема про апроксимацію розкриває можливості нейронної мережі з одним прихованим шаром. Hugging Face демонструє понад мільйон попередньо навчених моделей, підкреслюючи потребу в різноманітних мережевих архітектурах.

ШІ та авторське право сприяють швидкому внесенню поправок до законопроекту про дані

Уряд повинен провести оцінку економічного впливу змін в авторському праві, врахувавши занепокоєння митців перед вирішальним голосуванням. Обіцяють опублікувати звіти про прозорість, ліцензування та доступ до даних для розробників ШІ.