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.
Освоюємо Sensor Fusion: Аналіз виявлення перешкод за даними KITTI з використанням кольорових зображень. Глибоке занурення в детектори об'єктів YoloWorld та YoloV8 для аналізу наборів даних KITTI.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили методику, що використовує великі мовні моделі для точного прогнозування структури антитіл, допомагаючи у визначенні потенційних методів лікування інфекційних захворювань, таких як SARS-CoV-2. Цей прорив може заощадити гроші фармацевтичних компаній, гарантуючи вибір правильних антитіл для клінічних випробувань, а також може бути в...
Дослідження Маттео Буччі про кипіння, що має вирішальне значення для електростанцій, охолодження електроніки тощо, може призвести до прориву у виробництві енергії та запобігти ядерним катастрофам. Його інноваційний підхід до вивчення явища кипіння має потенціал для революції у багатьох галузях промисловості.
ШІ та прискорені обчислення NVIDIA трансформують галузі по всьому світу - від допомоги хірургам за допомогою 3D моделей до очищення океанів за допомогою керованих ШІ човнів. Ці інновації революціонізують охорону здоров'я, енергоефективність, збереження навколишнього середовища та технологічний прогрес в Африці.
Професор Джеффрі Хінтон попереджає, що штучний інтелект може перевершити людський, що викликає побоювання за майбутнє людства. Навіщо прагнути до чогось «дуже страшного»?
Інструменти рефлексивного генеративного ШІ, такі як GitHub Copilot та Devin. ai, автоматизують розробку програмного забезпечення з метою створення автономних платформ. Стратегія Doctor-Patient в інструментах GenAI розглядає кодові бази як пацієнтів, революціонізуючи процес автоматизації.
Джефф Кунс, найдорожчий художник у світі, відмовляється використовувати штучний інтелект у своїй творчості, незважаючи на його зростаючу популярність у світі мистецтва. Його підхід до створення знакових творів, таких як собаки з повітряних кульок та кролики з нержавіючої сталі, без використання штучного інтелекту, представлений в Альгамбрі в Гранаді, де він бачить своє мистецтво у тісному зв'я...
Співробітник технологічної компанії створює демонстрацію лінійної регресії, використовуючи дані, згенеровані нейронною мережею, щоб отримати уявлення про узгодженість дизайну API.
Магістерські програми вимагають зміни мислення в оцінюванні: від глазурі до пирога. Важливість оцінювання зростає в LLM через меншу кількість ступенів свободи та складність генерації ШІ.
Обернена матриця ітерацій Ньютона була успішно використана в регресії гауссівського процесу для підвищення ефективності, точності та робастності. Демонстрація продемонструвала високий рівень точності прогнозування цільових значень для синтетичних даних зі складною базовою структурою.
Порогове значення є ключовим методом управління невизначеністю моделі в машинному навчанні, що дозволяє втручатися людині в складних випадках. У контексті виявлення шахрайства порогове значення допомагає збалансувати точність і ефективність, відкладаючи невизначені прогнози для перевірки людиною, що сприяє підвищенню довіри до системи.
Реалізація інструменту оптимізації резюме за допомогою Python та API OpenAI для адаптованих заявок на роботу. Дізнайтеся, як оптимізувати процес за допомогою 4-етапного робочого процесу та прикладу коду.
Графи знань та штучний інтелект об'єднуються в додатку Graph RAG, що покращує відповіді LLM за допомогою контекстних даних. Graph RAG набуває все більшої популярності, а Microsoft і Samsung роблять значні кроки в технології графів знань.
Штучний інтелект може маніпулювати рішеннями, оскільки компанії конкурують за прогнозування людської поведінки на ринку «економіки намірів». Дослідники Кембриджського університету показують, як інструменти штучного інтелекту прогнозують і продають людські наміри компаніям, що прагнуть отримати прибуток.