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.
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.
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.
Deep Instinct пропонує DSX, передове рішення для кібербезпеки, що використовує глибоке навчання та генеративний ШІ для захисту від шкідливого програмного забезпечення та програм-вимагачів у режимі реального часу. Їхній інструмент DIANNA, що працює на базі Amazon Bedrock, розширює можливості SOC-команд, забезпечуючи швидкий аналіз відомих і невідомих загроз, вирішуючи ключові проблеми в мінливо...
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».
Ілон Маск пропонує використовувати синтетичні дані, що самонавчаються, оскільки компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з нестачею даних. Деякі застерігають від потенційного «колапсу моделі».
ШІ-профілям Meta бракує самосвідомості, що викликає етичні занепокоєння. Білль про права ШІ Білого дому вимагає прозорості у взаємодії зі штучним інтелектом.
«Сміття», згенероване штучним інтелектом, заполонило інтернет, а такі платформи, як Facebook, заохочують його поширення. Справжній людський контент стає рідкісним товаром, оскільки пости, створені штучним інтелектом, домінують на таких платформах, як LinkedIn і новинні сайти.
Байєсівське A/B тестування кидає виклик традиційним методам, використовуючи попередні переконання для динамічної оцінки ймовірності. Автор ділиться інсайдами з академічного та професійного досвіду, висвітлюючи переваги та недоліки байєсівського тестування.
Amazon Bedrock дозволяє користувачам імпортувати кастомні моделі, такі як Mistral Flan і Meta Llama, навчені в SageMaker для використання на вимогу. Це спрощує процес, пропонуючи економічно ефективне рішення для створення генеративних додатків ШІ з найкращими моделями.
У 2025 році штучний інтелект стане рушійною силою стратегічних ініціатив у компаніях, впливаючи на власність, аутсорсинг і віддалену роботу. Взаємодія між цими аспектами має вирішальне значення для успішного впровадження ШІ, при цьому з'являються різні організаційні архетипи.
У Сіднеї розслідують використання підлітком штучного інтелекту для створення та розповсюдження фальшивих зображень студенток. Залучена поліція.