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

Розкриваємо можливості Amazon SageMaker: Захист ваших даних за допомогою виявлення аномалій

Клієнти стикаються зі зростаючими загрозами безпеці та вразливостями в міру того, як розширюється їхній цифровий слід. Amazon Security Lake та Amazon SageMaker пропонують нове рішення, централізуючи та стандартизуючи дані про безпеку, використовуючи при цьому машинне навчання для виявлення аномалій.

Представляємо Llama Guard: Захист моделей штучного інтелекту в Amazon SageMaker JumpStart

Модель Llama Guard тепер доступна для Amazon SageMaker JumpStart, забезпечуючи захист вхідних і вихідних даних при розгортанні великих мовних моделей. Llama Guard - це загальнодоступна модель, яка допомагає розробникам захиститися від генерації потенційно ризикованих результатів, полегшуючи впровадження найкращих практик та вдосконалення відкритої екосистеми.

Революційні роботи: Досягнення в автономних технологіях 2023 року

Автономні машини в робототехніці продемонстрували свої можливості в 2023 році, серед яких варто відзначити розумну коляску зі штучним інтелектом від Glüxkind, систему mGripAI для пакування харчових продуктів від Soft Robotics і робота TM25S від Quanta для інспекції продукції, в усіх з яких використовуються технології NVIDIA.

Розкриття потенціалу багатомовних систем RAG: Вичерпний посібник

Ця стаття містить вступ до розробки неангломовних систем RAG, зокрема поради щодо завантаження даних, сегментації тексту та моделей вбудовування. RAG змінює те, як організації використовують дані для інтелектуальних чат-ботів, але існує прогалина для менших мов.

Розквіт гауссівського розбризкування: Революція в аватарному просторі

Нещодавній сплеск публікацій про гаусове розбризкування, зокрема GaussianAvatars та MonoGaussianAvatar, революціонізує сферу цифрових людей. Гаусове розбризкування пропонує візуально приголомшливу якість, високу частоту кадрів і легке редагування, що робить його потужним методом для представлення 3D-сцен.

Революційний рендеринг у реальному часі: DLSS 3.5 виводить рендеринг D5 на нові висоти

NVIDIA Studio представляє DLSS 3.5 для реалістичної візуалізації з трасуванням променів у D5 Render, покращуючи досвід редагування та підвищуючи частоту кадрів. Відомий художник Майкл Гілмор (Michael Gilmour) демонструє приголомшливі зимові країни чудес у довгих відео, пропонуючи глядачам спокій і розслаблення.

Масштабна оптимізація операцій з машинного навчання за допомогою PwC's Machine Learning Ops Accelerator

Операційний прискорювач машинного навчання PwC в Австралії, побудований на власних сервісах AWS, спрощує процес переходу моделей машинного навчання від розробки до масштабного розгортання. Прискорювач включає сім ключових інтегрованих можливостей, які забезпечують безперервну інтеграцію, безперервну доставку, безперервне навчання та безперервний моніторинг кейсів використання машинного навчання.

Хроніки штучного інтелекту: Розгадування хайпу та впливу 2023 року

У 2023 році генеративний штучний інтелект штурмував технологічну індустрію, домінуючи в заголовках новин і викликаючи дискусії. На тлі появи фігур, пов'язаних зі штучним інтелектом, у нетехнічних людей виникає плутанина щодо того, кому довіряти, які продукти зі штучним інтелектом використовувати, і чи становить штучний інтелект загрозу їхньому життю та роботі. Крім того, невпинний темп дослідж...

Вивільнення інсайтів у реальному часі: MongoDB та SageMaker Canvas революціонізують процес прийняття рішень

У статті досліджуються проблеми, з якими стикаються галузі, що не мають прогнозів у реальному часі, такі як фінанси, роздрібна торгівля, управління ланцюгами поставок та логістика. Вона висвітлює потенціал використання управління даними часових рядів MongoDB та Amazon SageMaker Canvas для подолання цих викликів та прийняття рішень на основі даних.

ISO 42001: Підвищення рівня відповідального ШІ для глобальної довіри

AWS підкреслює важливість відповідального використання ШІ та оголошує про своє прагнення прийняти ISO 42001, міжнародний стандарт управління системами ШІ в організаціях, щоб завоювати довіру громадськості. AWS активно співпрацює з міжнародними зацікавленими сторонами для вдосконалення стандартів ШІ і закликає організації продемонструвати свою прихильність до досконалості у відповідальній розро...

Розкриваючи можливості Google Gemini: ШІ-моделі на кінчиках ваших пальців

Gemini - це сімейство великих моделей штучного інтелекту від Google, включаючи Ultra, Pro і Nano. У статті розглядається тестування Gemini-Pro за допомогою Google AI Studio, ноутбука Jupyter і Python, демонструються його можливості у створенні контенту та відповідях на запитання.

Підрахунок риби в греблях ГЕС: Подолання складнощів та залучення зацікавлених сторін

У цій статті досліджуються складнощі підрахунку риби, що проходить через великі греблі гідроелектростанцій, а також проблеми координації створення наборів даних за участю людини. Вона підкреслює важливість дотримання правил, встановлених Федеральною комісією з регулювання енергетики, та потенційний вплив гребель ГЕС на рибні популяції.

Виявлення аномалій: Порівняльний аналіз методів виявлення відхилень

У цій статті досліджуються алгоритми виявлення викидів у машинному навчанні та їхнє застосування до статистики бейсбольних подач Головної бейсбольної ліги 2023 року. Порівнюються чотири алгоритми: еліптична оболонка, локальний фактор викидів, однокласова машина опорних векторів зі стохастичним градієнтним спуском та ізоляційний ліс. Мета полягає в тому, щоб отримати уявлення про їхню поведінку...

Сила експоненціальної ковзної середньої: Розуміння аналізу часових рядів

У цій статті досліджується логіка фундаментального алгоритму, що використовується в градієнтному спуску, зосереджуючись на експоненціальній ковзній середній. Обговорюється мотивація методу, його формула та математична інтерпретація розподілу вагових коефіцієнтів.

Оптимізація налаштувань компілятора Rust для максимальної продуктивності

У цій статті пояснюється, як проводити бенчмаркінг за допомогою критеріального ящика і як проводити бенчмаркінг з різними налаштуваннями компілятора, надається інформація про вплив на продуктивність і порівняння між процесорами. Ящик range-set-blaze використовується як приклад для вимірювання налаштувань SIMD, рівнів оптимізації та різної довжини вхідних даних.