У цій статті досліджується проблема неспостережуваного змішування в обсерваційних дослідженнях і важливість аналізу чутливості. У ній представлено простий лінійний метод для оцінки впливу неспостережуваних конфайнджерів на оцінки. Результати підкреслюють потенційну похибку модельних оцінок і необхідність враховувати неспостережувані перешкоди при інтерпретації результатів.
У статті обговорюється реалізація оберненої до матриці функції за допомогою алгоритму LUP, з акцентом на видаленні вкладених допоміжних функцій для підвищення ефективності. Також згадуються цікаві компроміси між використанням вкладених функцій та прямого коду.
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.
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.
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...
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...
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.
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.
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...
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...
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...
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.
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.
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.
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.