Aetion використовує реальні дані, щоб виявити приховані інсайти за допомогою методів неконтрольованого навчання, перетворюючи дані на докази для охорони здоров'я. Інтелектуальний інтерпретатор підгруп Aetion використовує Amazon Bedrock та магістерські програми для генерування гіпотез та інсайтів для біофармацевтичних компаній, платників та регуляторних органів.
Бандитський алгоритм vs A/B тест: Коли A/B-тести зазнають невдачі через безліч варіантів або одноразові кампанії, бандитські алгоритми пропонують більш ефективне рішення, фокусуючи бюджет на найефективнішому варіанті реклами в режимі реального часу. Бандитські алгоритми максимізують винагороду, показуючи варіант оголошення з найвищим KPI, що робить їх ідеальними для кампаній з численними зверн...
У статті обговорюється регресія з градієнтним прискоренням за допомогою C# у журналі Microsoft Visual Studio Magazine, представлено демонстрацію простої версії у порівнянні з XGBoost, LightGBM та CatBoost. Демонстрація демонструє покроковий процес прогнозування значень за допомогою регресії з градієнтним прискоренням.
Китайська компанія DeepSeek кидає виклик американським технологічним гігантам, пропонуючи ШІ преміум-класу за нижчою ціною. Потенційний момент «Супутника» в гонці ШІ, що ставить питання про стратегію та інвестиції.
Секретний обмін забезпечує безпечний розподіл конфіденційних даних між сторонами. Алгоритм Шаміра дозволяє сторонам об'єднувати дані без розкриття індивідуальних значень.
ШІ, орієнтований на дані, може створювати ефективні моделі; використовуючи лише 10% даних, в експериментах MNIST було досягнуто понад 98% точності. Відсікання за допомогою стратегії відбору «найвіддаленіших від центроїда» підвищило точність моделі за рахунок відбору унікальних, різноманітних прикладів.
Інструменти штучного інтелекту стали частиною нашого повсякденного життя з моменту появи програми перевірки орфографії в 1979 році. Сьогоднішня розмова про штучний інтелект - це лише наступний крок на довгому шляху, на якому вже є інструменти лівої півкулі, такі як НЛП і машинне навчання, і інструменти правої півкулі, такі як генеративний ШІ.
Італійські та ірландські регулятори вимагають відповідей від DeepSeek через проблеми з використанням даних. Китайський чат-бот зникає з магазинів додатків в Італії на тлі побоювань уряду щодо збору даних.
Вектори - це прихована сила штучного інтелекту, яка пропонує динамічний погляд на взаємозв'язки та закономірності в даних. Розуміння векторного мислення має вирішальне значення для бізнес-лідерів, щоб приймати обґрунтовані рішення і залишатися попереду в цифрову епоху.
ВЛМ поєднують текстові та візуальні дані для таких завдань, як перевірка якості та субтитрування зображень, заповнюючи прогалину між текстовими та візуальними даними. Методи підказок VLM включають підказки з нульовим чи кількома кадрами, а також підказки, керовані виявленням об'єктів, що покращують розуміння моделями завдань.
Революційна співпраця між людиною та штучним інтелектом в Массачусетському технологічному інституті
Студенти Массачусетського технологічного інституту представили інноваційні AI-проекти на NeurIPS 2024: «Be the Beat» пропонує музику, засновану на танцювальних рухах, «A Mystery for You» розвиває навички критичного мислення в освітній грі. Обидва проекти ілюструють потенціал ШІ як каталізатора творчості та переформатування взаємодії між людиною та комп'ютером.
Експерти зі штучного інтелекту попереджають про зростання зловмисного потенціалу в системах штучного інтелекту, а DeepSeek створює ризики для безпеки, каже Йошуа Бенгіо. Домінуванню США кидає виклик китайський стартап у сфері ШІ.
Шанувальники «Першого Пса» тепер можуть легко бути в курсі нових мультфільмів, підписавшись на сповіщення електронною поштою. Крім того, вони можуть придбати сувенірну продукцію та принти в магазині First Dog.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та інші виявили ефект навчання в приміщенні: Агенти штучного інтелекту, навчені в менш шумному середовищі, перевершили тих, хто навчався в шумному, кинувши виклик загальноприйнятій думці. Дослідження, представлене на конференції AAAI, пропонує нові підходи до навчання ШІ-агентів для підвищення їхньої ефективності.
Проблеми переходу до глибокого навчання в AdTech призвели до інцидентів, але в кінцевому підсумку покращили продуктивність платформи ML. Стратегії управління інцидентами мають вирішальне значення для надійних конвеєрів моделей у виробництві.