Amazon Q Business спрощує доступ до найкращих практик AWS для різних команд, підвищуючи продуктивність та обмін знаннями. MuleSoft використовує Amazon Q Business для створення генеративного асистента на основі штучного інтелекту для понад 100 інженерів, оптимізуючи їхню інформаційну панель Cloud Central.
Практично паркінсонівський подкаст використовує ШІ для інтерв'ю зі знаменитостями, викликаючи суперечки та цікавість. Складні операції гарантують, що АІ-модель бездоганно імітує покійного Майкла Паркінсона.
Зростаюча доступність екстремістського контенту на менш модерованих платформах становить загрозу національній безпеці, оскільки експерти попереджають про цифрову радикалізацію. Занепокоєння викликає доступність таких матеріалів, як посібники з організації вбивств і файли 3D-друкованих моделей зброї на таких платформах, як ChatGPT.
Згідно зі звітами Verizon і Salesforce, малі підприємства стрімко впроваджують штучний інтелект. Заяви про широке використання ШІ в малому бізнесі, швидше за все, перебільшені.
Міністр технологій Пітер Кайл прагне позиціонувати Британію як лідера в галузі штучного інтелекту, балансуючи між економічним зростанням і проблемами безпеки в Інтернеті. Переконати гігантів Кремнієвої долини підтримати ШІ-революцію на тлі політичної напруженості - складне завдання для лейбористського уряду.
Регуляризація просторів високої розмірності з різними коефіцієнтами для кожної змінної за допомогою наближеної байєсівської оптимізації Лапласа в логістичній регресії. Порівняння з сітковим пошуком для оптимального вибору коефіцієнта регуляризації у випадку бінарної класифікації.
Регресія з градієнтним підсиленням (GBR) використовує дерева рішень для прогнозування значень. Демонстрація на Python демонструє точність GBR у прогнозуванні синтетичних даних, порівнюючи результати з бібліотекою scikit. XGBoost та LightGBM - популярні бібліотеки GBR для ентузіастів машинного навчання.
Оцінка моделі виходить за рамки точності завдяки калібруванню моделі. Дізнайтеся, як оцінити надійність прогнозів і довіряти оцінкам ймовірності. Калібрування гарантує, що моделі відображають справжню ймовірність правильних прогнозів, що має вирішальне значення для реальних застосувань.
Аналітика даних може допомогти компаніям створювати стійкі стратегії, узгоджуючи різноманітні цілі між відділами. Приклад ілюструє, як аналітичні моделі підтримують «зелені» ініціативи в розробці економічно ефективних, екологічно чистих мереж ланцюгів постачання.
Автори, зокрема Сара Сільверман, звинувачують генерального директора Meta Марка Цукерберга у тому, що він схвалив використання бази даних піратських книг для навчання штучного інтелекту. Внутрішні комунікації свідчать про схвалення, незважаючи на попередження всередині компанії.
Дослідники MIT CSAIL створили систему штучного інтелекту, яка імітує людські голосові звуки без навчання, натхненну когнітивною наукою. Цей прорив може призвести до створення більш інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів звукового дизайну, реалістичних ШІ-персонажів та інноваційних методів вивчення мов.
Професор Джон Макдермід підкреслює необхідність того, щоб регулятори мали повноваження відкликати моделі ШІ та оцінювати провідні індикатори ризику, щоб відповісти на занепокоєння Джеффрі Хінтона щодо небезпек ШІ. Спільні дослідження і розробка ШІ для безпеки мають вирішальне значення для зниження ризиків, виходячи за рамки тестування після розробки «червоними командами».
ШІ-профілям Meta бракує самосвідомості, що викликає етичні занепокоєння. Білль про права ШІ Білого дому вимагає прозорості у взаємодії зі штучним інтелектом.
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».