Ефективні стратегії виявлення шахрайства з використанням штучного інтелекту мають вирішальне значення для запобігання фінансовим втратам і збереження довіри клієнтів до банківського сектору. Методи включають аналіз даних для виявлення аномалій, позначення підозрілих транзакцій і прогнозування майбутніх шахрайських дій.
ML Model Registry організовує роботу ML-команд, полегшуючи обмін моделями, версіювання та розгортання для швидшої співпраці та ефективного управління моделями. Weights & Biases Model Registry впорядковує діяльність з ML за допомогою автоматизованого тестування, розгортання та моніторингу, підвищуючи продуктивність та ефективність.
Компанії інвестують у команди з науки про дані, щоб використовувати системи машинного навчання для досягнення кращих результатів. MLOps застосовує принципи DevOps для безперервної роботи великомасштабних систем машинного навчання для покращення співпраці та автоматизації.
Дотримання нормативних вимог у фінансовій сфері має вирішальне значення для захисту людей, установ та економіки. Використання таких інструментів, як Weights & Biases, може допомогти в управлінні розгортанням ШІ та забезпеченні дотримання регуляторних стандартів, сприяючи справедливості та прозорості у фінансовому секторі.
Короткий зміст: Дізнайтеся про зменшення розмірності за допомогою нейронного автокодера в C# з журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Зменшені дані можна використовувати для візуалізації, машинного навчання та очищення даних, порівнюючи їх з естетикою побудови масштабних моделей літаків.
Модель синтезу текст-відео Runway Gen-3 Alpha створює кліпи у форматі HD з підказок. Вона чудово поєднує концепції, але має проблеми з узагальненням за межами навчальних даних.
Хакери з Росії атакували теплопостачальну компанію у Львові, Україна, відключивши тепло в сотнях будинків посеред зими. Фірма з промислової кібербезпеки Dragos виявила шкідливе програмне забезпечення, яке використовувалося для безпосереднього саботажу опалювальної інфраструктури, залишивши цивільне населення в умовах мінусової температури на 48 годин.
Моделі машинного навчання можуть підвищити справедливість шляхом впровадження рандомізації, запобігаючи системній несправедливості в розподілі ресурсів. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Північно-Східного університету представляють концепцію впровадження рандомізації без шкоди для ефективності та точності.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту пропонують оцінювати великі мовні моделі на основі відповідності людським переконанням. Невідповідність може призвести до несподіваних збоїв, особливо в ситуаціях з високими ставками.
Amazon Q - це генеративний асистент на основі штучного інтелекту, який може відповідати на запитання, надавати резюме та виконувати завдання, використовуючи дані з різних сховищ. Він пропонує вбудовані коннектори до джерел даних, таких як Atlassian Jira, Amazon S3 та Salesforce, для легкої інтеграції та мінімальної конфігурації.
Ілон Маск запустив у Мемфісі «найпотужніший у світі навчальний кластер штучного інтелекту» у співпраці з xAI, X та Nvidia. Скептики ставлять під сумнів заяви Маска на тлі минулих проблем з чат-ботом Grok від xAI.
NVIDIA AI Foundry допомагає компаніям створювати власні моделі ШІ, пристосовані до потреб їхньої галузі, за підтримки провідних компаній, таких як Amdocs і Capital One. Послуга включає базові моделі, прискорені обчислення, експертну підтримку та партнерську екосистему для стимулювання інновацій у сфері ШІ.
Z Flip 6 від Samsung може похвалитися більшим акумулятором, покращеною камерою та вдосконаленими функціями штучного інтелекту. Компактний дизайн розкладачки вміщує телефон з великим екраном у витончений корпус, пропонуючи високотехнологічний досвід для користувачів у 2024 році.
Реалізація нейронної мережі для прогнозування доходів на основі демографічних даних є складною, але корисною справою. Кодування даних, процес навчання та створення мережі є важливими етапами у досягненні точних прогнозів.
Інженери Массачусетського технологічного інституту визначили нові матеріали для швидкої провідності протонів, що має важливе значення для технологій чистої енергії, таких як паливні елементи. Нинішні високотемпературні неорганічні матеріали можуть бути замінені більш низькотемпературними альтернативами для більш ефективних і довговічних застосувань.