Генеруйте синтетичні дані для регресії машинного навчання за допомогою нейронної мережі із заданими параметрами. Спростіть генерацію складних даних за допомогою настроюваної функції на C#.
Вчені Массачусетського технологічного інституту розробляють фотонний чіп для глибоких нейромережевих обчислень, досягаючи високої швидкості та точності. Чіп може революціонізувати глибоке навчання для таких застосувань, як лідар та високошвидкісні телекомунікації.
Cohere випускає Rerank 3.5 через Rerank API на Amazon Bedrock, покращуючи релевантність пошуку та можливості ранжування контенту для клієнтів AWS. Технологія Rerank покращує результати пошуку, аналізуючи семантичне значення, наміри користувачів і бізнес-правила, що приносить користь платформам електронної комерції та глобальним організаціям у різних секторах.
DER SPIEGEL покращує рекомендації новин, використовуючи великі мовні моделі (LLM) для точного прогнозування. Результати показують, що LLM досягають 56% точності@5, перевершуючи випадкові рекомендації.
ChatGPT випереджає науковців, що викликає занепокоєння щодо майбутнього ШІ. Дрю Бройніг поділяє ШІ на богів, стажерів і гвинтиків, підкреслюючи потенційні екзистенційні загрози.
Доцентка Массачусетського технологічного інституту Кетрін Д'Ігнаціо застосовує дані для вирішення соціальних проблем, надаючи громадянам аргументи на основі даних. Її робота над дослідженням фемініциду призвела до створення інноваційних інструментів штучного інтелекту та книги «Підрахунок фемініциду», яка підвищила обізнаність у всьому світі.
Перевіряйте моделі машинного навчання за допомогою 12 методів. Виберіть правильний, щоб забезпечити точні прогнози на основі наявних даних.
Марієт'є Шааке у своїй новій книзі обговорює безпрецедентну владу великих технологій. Вона підкреслює, що вплив технологічних компаній поширюється на різні сектори, на відміну від попередніх монополій.
Розробники re:Invent 2024 стикаються з унікальними викликами фізичних перегонів AWS DeepRacer. Перехід від віртуальних до фізичних перегонів становить значний виклик через різницю у середовищі та можливостях автомобілів.
Зростає занепокоєння щодо впливу великих мовних моделей (ВММ) на навколишнє середовище. Приклад: Llama 3.1 405B від Meta вимагає величезних ресурсів, викидає тонни CO2. OpenAI стикається з фінансовими труднощами, оскільки витрати на виведення майже збігаються з загальним доходом.
Зберігання деревовидних структур даних у вигляді списків спрощує пошук вузлів. Перетворення повних списків у стислі індексні дерева вимагає використання явних дочірніх індексів.
Почніть з проблеми, а не з рішення. Уникайте нав'язування чат-ботів для вирішення проблем, спочатку зосередьтеся на бізнес-процесах.
Найбільші новинні організації Канади подали до суду на OpenAI за використання їхніх статей для навчання ChatGPT без дозволу. Позов вимагає відшкодування збитків і частки прибутку, а також судової заборони на використання статей у майбутньому.
Open Food Facts використовує машинне навчання для покращення своєї бази даних продуктів харчування, зменшуючи кількість нерозпізнаних інгредієнтів та підвищуючи точність даних. Проект демонструє успіх створення власної моделі, яка перевершує існуючі рішення на 11%.
Мей втрачає роботу через людиноподібних роботів, проходить експериментальну ін'єкцію обличчя, щоб уникнути їх. Сім'я бореться із забрудненим довкіллям, залежністю від девайсів у похмурому світі.