Новий Amazon SageMaker Python SDK представляє клас ModelTrainer, який спрощує навчання ML-моделей завдяки покращеній інтуїтивності, спрощеному режиму сценаріїв та підвищеній гнучкості для розподіленого навчання. Ця еволюція покращує користувацький досвід, полегшуючи перехід від локальної розробки до хмарного навчання завдяки спрощеним конфігураціям та покращеним контрактам з гіперпараметрами.
CV VideoPlayer, пакет Python для дослідження комп'ютерного зору, спрощує візуалізацію відео та налагодження завдяки інтерактивним функціям. Він дозволяє легко налаштовувати накладання та редагування кадрів, покращуючи процес розробки для фахівців-практиків.
ШІ в охороні здоров'я має на меті зменшити ризик і визначити пріоритети для пацієнтів з високим ризиком, але дослідники закликають до більшого контролю, щоб запобігти дискримінації в інструментах підтримки прийняття рішень щодо догляду за пацієнтами. Зростання кількості пристроїв зі штучним інтелектом, схвалених Управлінням з санітарного нагляду за якістю харчових продуктів і медикаментів США ...
SQLite стає готовою до виробництва базою даних для сучасних веб-додатків, пропонуючи простоту та економічну ефективність. На відміну від клієнт-серверних архітектур, однофайлова система SQLite зменшує складність і витрати на розгортання.
Співробітники британського Інституту Алана Тьюринга попереджають про ризики для довіри через звільнення керівництва та скорочення витрат. 90 співробітників висловлюють занепокоєння опікунам щодо керівництва організації.
Використання GPT-3.5 та Unstructured API для ефективного перекладу мемуарів Кармен Рози з іспанської на англійську зі збереженням суті оповіді. Технічна реалізація включає імпорт книги, переклад за допомогою GPT-3.5 та експорт у формат Docx з використанням API Unstructured.
Інструменти штучного інтелекту Apple можуть переписувати тексти та електронні листи, але лінгвісти попереджають про втрату нюансів і характеру. Технологія спрямована на те, щоб користувачі звучали більш дружелюбно або професійно.
EBSCOlearning співпрацює з AWS GenAIIC, щоб трансформувати процес оцінювання навчання за допомогою технології генеративного ШІ. Проблеми генерації контролю якості вирішуються за допомогою рішення на основі штучного інтелекту для масштабованого високоякісного оцінювання.
Масштабовані симуляції з OpenUSD і NVIDIA Omniverse сприяють розвитку робототехніки, забезпечуючи реалістичне тестування і навчання ШІ у віртуальних середовищах. Такі компанії, як Cobot і Field AI, використовують Isaac Sim для перевірки продуктивності роботів і створення моделей ШІ для різноманітних застосувань.
Графічні процесори NVIDIA RTX забезпечують 1300 найкращих результатів у іграх і творчості на основі ШІ. Приєднуйтесь до #WinterArtChallenge, щоб продемонструвати своє мистецтво та виграти можливість з'явитися в соціальних мережах NVIDIA Studio.
DDPG покращує медичну робототехніку, керовану штучним інтелектом, вирішуючи проблему безперервного управління діями. Фреймворк Actor-Critic в DDPG поєднує в собі DPG і DQN для підвищення стабільності та продуктивності в середовищах з безперервними діями.
Берлінська компанія Vay пропонує унікальний сервіс телеводіння з використанням технології NVIDIA для безпечного дистанційного керування автомобілем у реальному часі. Vay змінює мобільність завдяки автономному водінню, керованому людиною та визначеному штучним інтелектом, встановлюючи новий стандарт у міському транспорті.
Data scientists, які переходять на керівні посади, потребують бізнес-навичок, таких як вільне володіння фінансами, щоб керувати ефективними ініціативами в галузі даних. Розуміння фінансових умов може допомогти адаптувати інсайти, підвищити успіх компанії і навіть домовитися про кращу оплату праці. Знання цифр відкриває двері до таких можливостей, як податкові знижки на інвестиції в R&D.
Нова модель OpenAI o1 перевершує ChatGPT-40. Експеримент з генерацією коду на Python за допомогою ChatGPT-o1 дає 90% точності.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили нову методику для підвищення точності моделей машинного навчання для недостатньо представлених груп шляхом видалення певних точок даних. Цей метод усуває приховані упередження в навчальних наборах даних, забезпечуючи справедливі прогнози для всіх людей.