Стаття демонструє регресію випадкового лісу та регресію з пакуванням у C# для журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Пояснюється, як ансамбль дерев рішень дозволяє уникнути перенавчання та покращити прогнози.
Ілон Маск пропонує використовувати синтетичні дані, що самонавчаються, оскільки компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з нестачею даних. Деякі застерігають від потенційного «колапсу моделі».
ШІ-профілям Meta бракує самосвідомості, що викликає етичні занепокоєння. Білль про права ШІ Білого дому вимагає прозорості у взаємодії зі штучним інтелектом.
Amazon Bedrock дозволяє користувачам імпортувати кастомні моделі, такі як Mistral Flan і Meta Llama, навчені в SageMaker для використання на вимогу. Це спрощує процес, пропонуючи економічно ефективне рішення для створення генеративних додатків ШІ з найкращими моделями.
У Сіднеї розслідують використання підлітком штучного інтелекту для створення та розповсюдження фальшивих зображень студенток. Залучена поліція.
«Сміття», згенероване штучним інтелектом, заполонило інтернет, а такі платформи, як Facebook, заохочують його поширення. Справжній людський контент стає рідкісним товаром, оскільки пости, створені штучним інтелектом, домінують на таких платформах, як LinkedIn і новинні сайти.
Складність стратегічного виміру VC (SVC) зростає зі збільшенням функцій витрат для кожного окремого випадку, що призводить до нескінченності. Лінійні класифікатори з вартісними функціями можуть відрізнятися від канонічних аналогів, що впливає на складність класифікації.
Байєсівське A/B тестування кидає виклик традиційним методам, використовуючи попередні переконання для динамічної оцінки ймовірності. Автор ділиться інсайдами з академічного та професійного досвіду, висвітлюючи переваги та недоліки байєсівського тестування.
У 2025 році штучний інтелект стане рушійною силою стратегічних ініціатив у компаніях, впливаючи на власність, аутсорсинг і віддалену роботу. Взаємодія між цими аспектами має вирішальне значення для успішного впровадження ШІ, при цьому з'являються різні організаційні архетипи.
«Зелені берети» використовували АІ-платформу для пошуку інформації про вибухівку в Афганістані. Зловмисник Tesla Cybertruck використовував генеративний ШІ для планування атак.
Великі мовні моделі (LLM) чудово справляються з машинним перекладом, враховуючи контекст і культурні нюанси краще, ніж нейронні моделі на кшталт Amazon Translate. LLM пропонують потенційну економію коштів і прискорене виконання проектів, але також стикаються з такими проблемами, як нестабільна якість і ризик галюцинацій.
Обсяги корпоративних даних зростають, але більшість додатків зі штучним інтелектом використовують лише частину з них. Механізми запитів штучного інтелекту підключають агентів ШІ до всіх типів даних, розкриваючи інтелект у неструктурованих даних. Такі компанії, як DataStax і NetApp, лідирують у створенні платформ для роботи зі штучним інтелектом.
Найпоширеніші методи регресії включають лінійну регресію, k-найближчих сусідів та ядерний гребінь. Регресія ядрового хребта є ефективною для складних нелінійних даних, але може погано масштабуватися для великих наборів даних. Перероблена реалізація KRR з ітерацією Ньютона показала багатообіцяючі результати в демонстраційному прикладі на синтетичних даних.
Глибоко підроблене аудіо становить загрозу для демократії, коли письменниця Джорджина Фіндлі виявляє, що її голос використовують у ультраправій пропаганді. Наслідки фальшивого аудіо є далекосяжними і тривожними.
GenAI дозволяє легко інтегрувати об'єкти реального світу в 4D-сцени, згенеровані штучним інтелектом, для створення відео. Прогрес у галузі генеративного ШІ стрімко розвивається, особливо в текстових завданнях, тоді як створення відео все ще перебуває на ранніх стадіях, але щомісяця вдосконалюється.