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.
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.
«Зелені берети» використовували АІ-платформу для пошуку інформації про вибухівку в Афганістані. Зловмисник Tesla Cybertruck використовував генеративний ШІ для планування атак.
Apple оновить функцію штучного інтелекту після неточних новинних сповіщень, включаючи неправдиві заяви про підозрюваного у вбивстві та Рафаеля Надаля. Оновлення уточнює, коли сповіщення є коротким викладом інформації з системи Apple Intelligence.
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.
Автоматизуйте виявлення аномалій на основі журналів за допомогою Amazon SageMaker. Використовуйте налаштування гіперпараметрів та конвеєри SageMaker для ефективної побудови моделей.
За словами генерального директора OpenAI Сема Альтмана (Sam Altman), АІ-агенти можуть трансформувати бізнес-процеси, оскільки віртуальні працівники приєднаються до трудового колективу. Перші АІ-агенти можуть почати працювати в організаціях вже цього року, приносячи прибуток на значні інвестиції в технологію.
NVIDIA Isaac GR00T Blueprint прискорює розробку людиноподібних роботів завдяки синтетичним даним про рух. Платформа Cosmos скорочує розрив між симуляцією та реальністю для інновацій у сфері фізичного ШІ.
NVIDIA Media2 використовує ШІ для трансформації створення та доставки контенту в медіаіндустрії, залишаючись на передовій завдяки таким технологіям, як NVIDIA Holoscan та архітектура Blackwell. NVIDIA AI Enterprise пропонує ряд мікросервісів для розширення можливостей ШІ в робочих процесах медіакомпаній.
Система штучного інтелекту може запропонувати ідеальних молодих гравців з конкретними якостями, які бажають бачити футбольні менеджери, що потенційно підвищить результативність команди. Технологи стверджують, що менеджери можуть бажати гравців з такими рисами, як агресивність Ерлінга Халанда або врівноваженість Джуда Беллінгема, що робить цю систему спортивною лампою Аладдіна.
Ролі аналітиків даних розширюються і включають в себе не лише розробку моделей, але й навички їхнього розгортання. Дізнайтеся, як розгортати ML-моделі за допомогою FastAPI та Docker для промислових API.
Персонажі штучного інтелекту Meta, зокрема «горда чорношкіра квір-мама», викликали вірусне обговорення перед тим, як їх видалили. Незважаючи на попередні видалення, компанія планує представити більше профілів персонажів зі штучним інтелектом.
Глибоке навчання відмінно справляється з виявленням викидів для зображень, відео та аудіо даних, але має проблеми з табличними даними. Традиційні методи все ще переважають у виявленні відхилень у табличних даних, проте глибоке навчання дає надію на подальший прогрес.
Новий інструмент моделювання поєднує відбір ознак з регресією для подолання обмежень та забезпечення узгодженої оцінки параметрів. Такі методи, як регресія Лассо та байєсівський відбір змінних, спрямовані на оптимізацію продуктивності моделі шляхом відбору релевантних змінних та точної оцінки коефіцієнтів.