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

Приєднуйтесь до Ars для участі в інфраструктурних заходах у Сан-Хосе та Вашингтоні!

Ars Technica співпрацює з IBM для проведення очних заходів на тему ІТ-стійкості та майбутнього в Космічному центрі Х'юстона. Цього року на двох зустрічах на узбережжі відбудуться панельні дискусії та «щасливі години» для нетворкінгу.

Освоєння моделювання даних для вашого сховища даних

Моделювання даних створює концептуальне представлення взаємозв'язків між даними. Вимірне моделювання від Kimball пропонує високопродуктивний доступ і масштабованість відповідно до мінливих потреб бізнесу.

Оптимізація відповідей за допомогою Amazon Q Business та SharePoint Online

Amazon Q Business - це асистент на основі штучного інтелекту, який допомагає підприємствам розкрити цінність даних і оптимізувати завдання. Інтеграція з Microsoft SharePoint підвищує продуктивність і співпрацю, надаючи миттєві відповіді, прискорюючи пошук, спрощуючи створення контенту, автоматизуючи робочі процеси та покращуючи взаємодію.

Оптимізація даних за допомогою нейронного автокодера на C#

Короткий зміст: Дізнайтеся про зменшення розмірності за допомогою нейронного автокодера в C# з журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Зменшені дані можна використовувати для візуалізації, машинного навчання та очищення даних, порівнюючи їх з естетикою побудови масштабних моделей літаків.

Оптимізуйте свій контент за допомогою Burr, FastAPI та React

Дізнайтеся, як створити інтерактивного чат-бота, використовуючи потокове мовлення за допомогою інструментів з відкритим вихідним кодом, таких як Burr і FastAPI, для безперешкодної взаємодії з користувачем. Потокова передача тексту слово за словом може зробити додатки зі штучним інтелектом більш привабливими та чуйними, покращуючи взаємодію з користувачем та його досвід.

Розкриття потенціалу модельних реєстрів протидії відмиванню коштів

ML Model Registry організовує роботу ML-команд, полегшуючи обмін моделями, версіювання та розгортання для швидшої співпраці та ефективного управління моделями. Weights & Biases Model Registry впорядковує діяльність з ML за допомогою автоматизованого тестування, розгортання та моніторингу, підвищуючи продуктивність та ефективність.

Демістифікація MLOps: оптимізація операцій машинного навчання

Компанії інвестують у команди з науки про дані, щоб використовувати системи машинного навчання для досягнення кращих результатів. MLOps застосовує принципи DevOps для безперервної роботи великомасштабних систем машинного навчання для покращення співпраці та автоматизації.