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

Революційні експерименти з ML: Подорож Booking.com з Amazon SageMaker

Booking.com співпрацював з AWS Professional Services для використання Amazon SageMaker і модернізації своєї інфраструктури ML, скоротивши час очікування на навчання моделей і експерименти, інтегрувавши основні можливості ML і скоротивши цикл розробки моделей ML. Це покращило їхній досвід пошуку та принесло користь мільйонам мандрівників по всьому світу.

Виявлення семантичних структур: Вивчаємо трансформатори та тематичне моделювання

Дізнайтеся, як трансформатори та моделювання тем допомагають інтерпретувати та розуміти семантичні структури великих даних. Вивчіть операційні визначення тем і просторове визначення семантики, а також побачите їх практичне застосування на конкретному прикладі.

Розкриття можливостей GPT-2: розвиток багатозадачних мовних моделей

У статті обговорюється еволюція моделей GPT, зокрема, зосереджується увага на покращеннях GPT-2 порівняно з GPT-1, включаючи його більший розмір та можливості багатозадачного навчання. Розуміння концепцій, що лежать в основі GPT-1, має вирішальне значення для розпізнавання принципів роботи більш просунутих моделей, таких як ChatGPT або GPT-4.

Розкриваємо можливості LangChain: Створення чат-додатку для складної взаємодії з базами даних SQL

Створіть чат-додаток, використовуючи LangChain, LLMs та Streamlit для взаємодії зі складною базою даних SQL. Розширте можливості чат-бота робити SQL-запити та забезпечте зручний інтерфейс з функціями пам'яті за допомогою Streamlit.

Освоєння платформ даних: Основний посібник на 2024 рік

Компанії будь-якого розміру досягають рівнів масштабування даних, які раніше були доступні лише таким гігантам, як Netflix та Uber. Потокове передавання даних та оркестрування даних стали ключовими аспектами побудови сучасної платформи даних.

Сем Альтман з OpenAI шукає трильйони, щоб революціонізувати виробництво АІ-чіпів

Генеральний директор OpenAI Сем Альтман прагне залучити від 5 до 7 трильйонів доларів на виробництво мікросхем ШІ, щоб вирішити проблему нестачі графічних процесорів для мовних моделей, таких як ChatGPT і Microsoft Copilot. Олтман пропонує партнерство між OpenAI, інвесторами, виробниками мікросхем і постачальниками електроенергії для створення ливарних цехів для виробництва мікросхем, де OpenA...

Штучне спостереження: Виявлення злочинів у лондонському метро

Програмне забезпечення для спостереження зі штучним інтелектом використовувалося для моніторингу тисяч людей у лондонському метро, щоб виявити агресивну поведінку, зброю та небезпечні ситуації. Transport for London протестувала 11 алгоритмів, згенерувавши понад 44 000 попереджень, що стало першим випадком поєднання ШІ та відеозаписів у реальному часі для оповіщення персоналу в режимі реального...

Канада бореться з крадіжками автомобілів за допомогою заборони Flipper Zero та споживчих хакерських пристроїв

Прем'єр-міністр Канади Джастін Трюдо бореться з викраденням автомобілів, націлившись на Flipper Zero - пристрій з відкритим вихідним кодом, який використовується для викрадення транспортних засобів шляхом копіювання бездротових сигналів. Агентство інновацій, науки та економічного розвитку Канади планує заборонити цей пристрій і співпрацювати з правоохоронними органами, щоб вилучити його з кана...

Революція у сфері безпеки польотів на гелікоптерах: Підйом автономних польотів

Гектор Сюй, колишній студент Массачусетського технологічного інституту, заснував компанію Rotor Technologies, щоб зробити польоти на гелікоптерах безпечнішими шляхом модернізації існуючих гелікоптерів за допомогою автономних технологій. Автономні літальні апарати Rotor можуть літати швидше і довше, ніж безпілотники, і вже проводять демонстраційні польоти.

Google представляє Gemini: нову потужну модель штучного інтелекту та підписку на чат-бота

Компанія Google перейменувала свого асистента Bard на Gemini і запустила найпотужнішу модель штучного інтелекту - Ultra 1.0 - у рамках підписки на неї за 20 доларів на місяць. Номенклатура та доступ до нової моделі можуть заплутати, але вона пропонує різні "двигуни" штучного інтелекту для підвищення продуктивності.

Розкриття потенціалу PCA: спрощення аналізу даних та машинного навчання за допомогою C#

У статті "Аналіз головних компонент (PCA) з нуля за допомогою класичної техніки на C#" у журналі Microsoft Visual Studio Magazine пояснюється, як PCA може зменшити кількість стовпців у наборі даних та його застосування в алгоритмах машинного навчання. У статті також обговорюються труднощі обчислення власних значень і власних векторів і наводиться демонстрація на прикладі підмножини набору дани...

Створення АІ-помічника: покроковий посібник з OpenAI + Python

Дізнайтеся, як створити власний штучний інтелект за допомогою асистентів та API для тонкого налаштування OpenAI, у цьому покроковому посібнику. Створіть асистента зі здатністю пошуку знань, наприклад, відповідача на коментарі на YouTube, за допомогою API Assistants.

Покращення кінорекомендацій: Розплутування неструктурованих даних за допомогою LLM та керованих словників

Рекомендаційні системи приносять значний дохід, оскільки Amazon і Netflix значною мірою покладаються на рекомендації щодо продуктів. У цій статті досліджується використання контрольованих словників і LLM для покращення моделей подібності в рекомендаційних системах і виявляється, що контрольований словник покращує результати, а створення списку жанрів за допомогою LLM є простим, але створення д...

Автоматизація виявлення шахрайства з іпотечними документами за допомогою детектора шахрайства ML та Amazon

Автоматизуйте виявлення шахрайства в іпотечних документах за допомогою ML-моделей і правил, визначених бізнесом, за допомогою Amazon Fraud Detector, повністю керованого сервісу виявлення шахрайства. Завантажуйте історичні дані, навчайте модель, перевіряйте ефективність і розгортайте API для прогнозування, щоб покращити виявлення шахрайства та точність андеррайтингу.

Зламуючи код: Основні техніки кодування в машинному навчанні

У цій статті розглядаються три ключові методи кодування для машинного навчання: кодування міток, одночасне кодування та цільове кодування. Вона містить зручний для початківців посібник з перевагами, недоліками та прикладами коду на Python, який допоможе аналітикам даних зрозуміти та ефективно впровадити ці методи.