Компанії інвестують у ВК для створення цінності, але стикаються з проблемами у підтримці ефективності. MLOps застосовує принципи DevOps до систем машинного навчання для співпраці, автоматизації та постійного вдосконалення.
Гіперпараметри в ML суттєво впливають на продуктивність моделі. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів може підвищити ефективність моделі.
Фахівець доктор Каріна Поповічі використовує штучний інтелект, щоб ідентифікувати до 40 підроблених картин на eBay, включаючи «Моне» і «Ренуара». Передова технологія показує шокуючі результати в автентифікації творів мистецтва.
Ефективні стратегії виявлення шахрайства з використанням штучного інтелекту мають вирішальне значення для запобігання фінансовим втратам у банківському секторі. З такими видами шахрайства, як крадіжка персональних даних, шахрайство з транзакціями та шахрайство з кредитами, можна боротися за допомогою розширеної аналітики та моніторингу в режимі реального часу.
Контроль версій має важливе значення як в інженерії програмного забезпечення, так і в машинному навчанні, де версії даних і моделей відіграють вирішальну роль. Це дає такі переваги, як відстежуваність, відтворюваність, відкат, налагодження та співпраця.
Відкрийте для себе можливості передбачення майбутнього за допомогою аналізу часових рядів та прогнозування. Дізнайтеся, як аналізувати тенденції даних і робити точні прогнози за допомогою Python та статистичних моделей.
Мета досліджує федеративне навчання з диференційованою конфіденційністю для підвищення конфіденційності користувачів шляхом навчання ML-моделей на мобільних пристроях, додаючи шум для запобігання запам'ятовуванню даних. Виклики включають балансування міток і повільне навчання, але нова системна архітектура Meta спрямована на вирішення цих проблем, дозволяючи масштабувати і ефективно навчати мо...
Управління модельними ризиками (Model Risk Management, MRM) у фінансах має вирішальне значення для управління ризиками, пов'язаними з використанням моделей машинного навчання для прийняття рішень у фінансових установах. Weights & Biases може підвищити прозорість і швидкість робочого процесу, зменшуючи потенціал для значних фінансових втрат.
Такі терміни, як одномоментне навчання, навчання з кількох спроб, навчання з нуля і точне налаштування в ШІ, мають різні визначення. Методи включають сіамські мережі, модельне агностичне метанавчання та використання допоміжних даних для класифікації.
Студенти MechE демонструють інноваційні роботи в галузі робототехніки, біоінженерії та сталої енергетики. Від демократизації дизайну за допомогою генеративного штучного інтелекту до захисту морського життя та отримання води з повітря - майбутнє машинобудування безмежне.
OpenAI підкреслює важливість якісних даних для моделей ШІ, заявляючи, що доступ до захищених авторським правом матеріалів має вирішальне значення для навчання. Деякі видавці продають дані, тоді як інші обмежують доступ, підкреслюючи цінність величезних наборів даних видавців новин.
Нова програма зі штучного інтелекту допомагає створювати кращі плани підтримки людей з інвалідністю, щоб зменшити обмеження та ізоляцію людей з інвалідністю. Програма «Просування практики підтримки позитивної поведінки» має на меті допомогти особам, які здійснюють догляд та підтримку, з повагою та конструктивно реагувати на складну поведінку.
Відомий дослідник ШІ Андрій Карпатій пропонує модифікувати ChatGPT для космічного зв'язку, що викликає інтерес у цій галузі. Впливовий профіль Карпаті та інноваційний проект "llm.c" демонструють спрощені процеси навчання на ступінь магістра права.
Дослідники з Кремнієвої долини розшифрували стародавній папірус, який вказує на місце останнього спочинку Платона в Афінах. Відкриття проливає нове світло на життя та спадщину легендарного грецького філософа.
Регресія часових рядів є складним завданням, для вирішення якого існують різні методи. Нещодавні дослідження вивчають використання нейронних мереж, таких як трансформатори, для підвищення точності прогнозування.