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

Трансформація архітектури до AWS CloudFormation за допомогою Claude 3

Моделі Claude 3 від Anthropic на Amazon Bedrock дозволяють обробляти зображення і текст для покращення взаємодії зі штучним інтелектом. Створюйте шаблони AWS CloudFormation, використовуючи мультимодальні можливості для спрощеного проектування архітектури.

Технології, сталий розвиток та коктейлі: Підсумки Ars у Сан-Хосе

Ars Technica та IBM провели в Сан-Хосе захід «Beyond the Buzz: An Infrastructure Future with GenAI», на якому обговорили перспективи та виклики генеративного ШІ. Доповідачі обговорювали складність технологій, швидку еволюцію, вимоги до інфраструктури, вразливості безпеки та вплив на навколишнє середовище.

Чат-боти зі штучним інтелектом: Трансформація корпоративного DEI

Консалтингова компанія Reframe Джеффрі Л. Боумена використовує штучний інтелект для залучення працівників до програм різноманітності. Індустрія DEI вартістю 10 мільярдів доларів бачить скорочення штату в програмах університетів і таких компаній, як Nordstrom.

Розкодування тексту: Сила токенізації для ШІ

Токенізація має вирішальне значення в НЛП для з'єднання людської мови та машинного розуміння, дозволяючи комп'ютерам ефективно обробляти текст. Великі мовні моделі, такі як ChatGPT і Claude, використовують токенізацію для перетворення тексту в числове представлення для отримання змістовних результатів.

Заборона ШІ в судовій справі викликає суперечки

Агентство захисту дітей Вікторії піддалося критиці за те, що його співробітник позначив у звіті ляльку як «іграшку для дітей відповідного віку», призначену для «використання в сексуальних цілях». Заборона на послуги генеративного штучного інтелекту, замовлені після того, як працівник ввів особисту інформацію, включаючи ім'я дитини, в ChatGPT.

Планувальник харчування ChatGPT: Ваш персональний путівник по рецептах

Дізнайтеся, як створити планувальник харчування за допомогою ChatGPT на Python, спростивши рішення щодо харчування та покупок продуктів. Використовуйте методи швидкого проектування, щоб максимізувати можливості ChatGPT, роблячи планування харчування простішим та ефективнішим.

Power of Python: Розкриваємо майстерність моделювання маркетинг-міксу

Опануйте моделювання маркетинг-міксу (МММ) за допомогою pymc-marketing у цій серії, що охоплює навчання, перевірку та калібрування моделей. Вивчіть байєсівське MMM та переваги використання pymc-marketing над іншими пакетами з відкритим вихідним кодом, такими як Robyn та Meridian.

Штучний інтелект проти мистецтвознавця: Незамінне око

В АІ-версії рецензії Брайана Сьюелла відсутній його автентичний голос, що розчаровує читачів. Розкішного голосу та унікального стилю Сьюелла дуже бракує у спробі London Standard відтворити його стиль.

1 мільйон АІ-моделей на обличчі, що обіймається

Платформа хостингу штучного інтелекту Hugging Face налічує 1 мільйон списків моделей штучного інтелекту, пропонуючи кастомізацію для спеціалізованих завдань. Генеральний директор Delangue підкреслює важливість адаптованих моделей для окремих випадків використання, підкреслюючи універсальність платформи.

Захист конфіденційності у Facebook: Як зупинити крадіжку великих технологій

Остерігайтеся публікувати в соціальних мережах пости, які забороняють Meta доступ до ваших даних. Такі знаменитості, як Джеймс МакЕвой і Том Бреді, приєднуються до цієї тенденції.

Виявлення 303 прихованих геогліфів за допомогою ШІ

ШІ виявив 303 нових геогліфи поблизу ліній Наска в Перу, що подвоює відомі цифри на цьому 2000-річному об'єкті. Співпраця між Університетом Ямагата та IBM Research дозволила виявити зображення тварин і людей, датовані 200 роком до нашої ери.

Освоєння логістичної регресії на C#

Стаття: «Логістична регресія з пакетним навчанням SGD та розкладанням ваги за допомогою C#». Вона пояснює, як логістична регресія легко реалізується, добре працює з малими і великими наборами даних і дає результати, які легко інтерпретуються. У демонстраційній програмі використовується стохастичний градієнтний спуск з пакетним навчанням і спаданням ваги для точних прогнозів.