Посібник з класифікації сенсорних даних за допомогою набору даних UCI HAR з TS-Fresh та scikit-learn. Дізнайтеся, як витягувати інформацію з часових рядів даних для розпізнавання людської активності.
Лука Карлоне з Лабораторії SPARK при Массачусетському технологічному інституті прагне покращити сприйняття роботів, щоб уможливити безперешкодну взаємодію з людьми в різних середовищах. Подолавши розрив між сприйняттям людини і робота, робота Карлоне може революціонізувати те, як роботи допомагають у реальних сценаріях.
Amazon представляє Nova Canvas і Nova Reel для створення зображень і відео, перетворюючи текстові та графічні дані на кастомні візуальні матеріали для професійних і особистих проектів. Ефективні підказки є ключем до розкриття повного потенціалу цих моделей, спрямовуючи користувачів на те, як ефективно передати своє бачення для досягнення оптимальних результатів.
Урядові прототипи ШІ для системи соціального забезпечення стикаються з невдачами, в тому числі з побоюваннями, що DWP використовує ШІ для читання кореспонденції заявників на отримання допомоги. Пілотні проекти з навчання персоналу, центрів зайнятості та виплат допомоги по інвалідності не просуваються вперед, що заважає зусиллям Кейра Стармера щодо підвищення ефективності.
Професор Стівен Гокінг попередив про небезпеку розвитку штучного інтелекту. Франція та Індія проведуть саміт зі стандартів безпеки ШІ.
Китайська компанія DeepSeek представила ШІ R1, який конкурує з OpenAI за нижчою ціною. Нерегульована конкуренція підвищує ризик катастрофи, кидає виклик домінуванню США.
DWP розглядає можливість застосування штучного інтелекту для обробки 25 000 щоденних листів та електронних листів від вразливих заявників на отримання допомоги. Британська система соціального забезпечення відмовляється від прототипів ШІ через «фальстарти».
Paul McCartney warns AI could harm artists if copyright law changes. Proposals may hinder creativity.
У США зростає кількість відмов у страховому покритті через алгоритми штучного інтелекту; нові інструменти ШІ генерують автоматичні апеляції. Експерти в галузі охорони здоров'я закликають до реформування системи, щоб контролювати ціни та покращити покриття.
Нові резюме, створені штучним інтелектом, спрощують світ, усуваючи складнощі. Пошукові запити Google тепер пропонують машинні відповіді перед реальними посиланнями.
Генеративні асистенти ШІ стикаються з проблемами безпеки при розгортанні на виробництві. AWS надає структуру для оцінки засобів контролю безпеки для різних типів додатків. OWASP Top 10 для LLMs допомагає зрозуміти та зменшити загрози в додатках генеративного ШІ.
Startup Station A, заснована випускниками Массачусетського технологічного інституту, спрощує впровадження чистої енергії для бізнесу. Платформа пропонує ринковий майданчик для аналізу, торгів та вибору постачальників, співпрацюючи з великими компаніями, що займаються нерухомістю, для зменшення вуглецевого сліду.
Машинне навчання стимулює мобільну рекламу та ігрову індустрію завдяки нейронним мережам для прогнозування кліків. Провідні гравці, такі як Applovin, інвестують мільярди в залучення користувачів, переходячи на глибоке навчання для підвищення ефективності.
Нобелівська робота Джеффрі Хінтона про обмежені машини Больцмана (Restricted Boltzmann Machines, RBM) пояснюється та реалізується в PyTorch. Обмежені Больцманівські машини - це некеровані моделі навчання для вилучення значущих ознак без вихідних міток, використовуючи енергетичні функції та розподіли ймовірностей.
Практичні проекти машинного навчання показують, які труднощі виникають при переході до виробництва. Оптимізуйте продуктивність моделі, узгодивши функції втрат і метрики з бізнес-пріоритетами.