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

Освоєння багатокласової класифікації за допомогою нейронних мереж на C#

Доповідач представить доповідь «Вступ до нейронних мереж з використанням C#» на конференції 2025 Visual Studio Live у Лас-Вегасі. Демонстрація включає багатокласову систему класифікації, що прогнозує політичні уподобання на основі синтетичного набору даних.

Революція в діагностиці раку молочної залози: NHS запускає випробування штучного інтелекту

Національна служба охорони здоров'я Англії (NHS) проводить масштабне випробування з використанням ШІ для виявлення раку молочної залози, що має на меті прискорити діагностику та значно зменшити навантаження на радіологів. Понад 700 000 мамограм в Англії буде проаналізовано за допомогою ШІ, щоб оцінити його точність порівняно з радіологами-людьми.

Оптимізація відео запитань і відповідей за допомогою Amazon Bedrock & Transcribe

Інноваційний веб-додаток ReVIEW прискорює перегляд відео/аудіо завдяки співпраці людини та ШІ, уникаючи галюцинацій. Створений на основі Amazon Transcribe та Bedrock, ReVIEW надає точну інформацію для професіоналів у різних галузях.

Максимізуйте успіх команди за допомогою Amazon Q Apps

MuleSoft інтегрує AI-асистента Amazon Q Apps у портал Cloud Central для покращення обміну знаннями та продуктивності серед понад 100 команд інженерів, замінивши попереднє рішення з використанням чат-ботів. Amazon Q Apps використовує внутрішні дані для надання діалогової допомоги, створення кастомного контенту та виконання робочих процесів з надійним контролем безпеки.

Ефективне моделювання та розробка ШІ-моделей стали простішими

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизовану систему для зменшення енергоспоживання в моделях штучного інтелекту за рахунок використання надлишковості даних. Система підвищила швидкість обчислень майже в 30 разів і може оптимізувати алгоритми для різних застосувань.

Освоюємо Plotly: Оберіть свій стиль візуалізації!

У Plotly відсутній шаблон «журналістики даних», але ця серія перетворює його графіки на витончені візуальні ефекти професійного рівня. Дізнайтеся, як ефективно візуалізувати складні сценарії з даними за допомогою Plotly, у цій змістовній статті в блозі.

Дослідницький інструмент OpenAI відповідає потребам аналітиків

OpenAI представляє інструмент ШІ для «глибоких досліджень», який конкурує з китайським DeepSeek, стверджуючи, що він відповідає результатам аналітики за лічені хвилини. Розробник ChatGPT прискорює розробку ШІ-агентів і може похвалитися швидкою генерацією звітів.

Захоплюючі дисплеї

Досягнення штучного інтелекту об'єднали НЛП і комп'ютерний зір, що призвело до появи моделей підписів до зображень, подібних до тієї, що використовується в «Покажи і розкажи». Ця модель поєднує CNN для обробки зображень і RNN для генерації тексту, використовуючи GoogLeNet і LSTM.

Небезпеки свідомості штучного інтелекту

Понад 100 експертів, серед яких сер Стівен Фрай, застерігають від безвідповідальної розробки ШІ, висловлюючи занепокоєння щодо систем з почуттями. Вони пропонують п'ять принципів відповідального дослідження свідомості ШІ в умовах стрімкого розвитку технологій.

Розшифровка невизначеності: Пояснення ентропії

Дізнайтеся про ентропію в науці про дані, кількісну оцінку несподіванки та невизначеності, а також про практичні застосування - від прийняття рішень до різноманітності ДНК. Вивчайте веселі головоломки та підручники, які не потребують попередніх знань.

DeepSeek: Доступна потужність штучного інтелекту Джон Нотон

Стартап зі штучним інтелектом руйнує індустрію завдяки економічно ефективній моделі ШІ, що призвело до збитків Nvidia на $600 млрд. Китайський технологічний стартап випускає DeepSeek R1, дешевший та ефективніший AI-помічник у порівнянні з американськими технологічними гігантами.

Розкриття потенціалу розріджених автокодерів

Розбирайте складні нейронні мережі за допомогою Sparse Autoencoder, щоб виявити особливості, які можна інтерпретувати, долаючи проблеми суперпозиції у великих мовних моделях. Sparse Autoencoder вносить розрідженість у приховані шари, щоб розкласти нейронні мережі на більш зрозумілі для людини представлення.