Організації звертаються до технологій штучного інтелекту та машинного навчання, таких як AWS SageMaker, щоб покращити роботу та створювати інноваційні продукти. Партнерські рішення Splunk та AWS пропонують єдину платформу для використання різноманітних джерел даних для отримання дієвих інсайтів.
Дізнайтеся, як будувати конвеєри ML за допомогою mlflow.pyfunc для безперешкодної міграції моделей між алгоритмами та фреймворками. Спростіть розгортання та перерозгортання моделі за допомогою універсального підходу, заснованого на діагностиці алгоритмів.
Алісія Вікандер заглиблюється у напружений світ Кетрін Парр у сучасній драмі епохи Тюдорів "Вогнедишна", проливаючи світло на забуту історичну постать. Фільм пропонує свіжий погляд на Генріха VIII, зображуючи його як домашнього насильника з різкими перепадами настрою, що кидає виклик традиційним поглядам.
Автор реалізує логістичну регресійну модель з використанням еволюційної оптимізації на мові C# на наборі даних для аутентифікації банкнот, досягаючи високої точності на тестових даних. Процес еволюційної оптимізації включає створення популяції можливих рішень та мутацію для пошуку найкращих ваг та зміщення для моделі.
OpenAI впроваджує структуровані виходи в моделях gpt-4o-2024-08-06, покращуючи додатки LLM. Реалізація схеми JSON для детермінованих виводів у додатках з OpenAI API або пакетом Outlines.
Значення SHAP мають на меті справедливо розподілити внески ознак у прогнози ML. Наближення ядра SHAP може призвести до хибних результатів, особливо з корельованими предикторами.
Нова модель штучного інтелекту GPT-4o ChatGPT від OpenAI має захист від ненавмисної імітації голосу, що відображає складність безпечного використання чат-ботів зі штучним інтелектом. У картці системи детально описані рідкісні випадки, коли розширений голосовий режим імітував голоси користувачів без дозволу під час тестування.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм EES, який дозволяє роботам самостійно тренуватися та вдосконалювати навички. Протестований на роботі Spot від Boston Dynamics, EES показав швидкий прогрес у виконанні таких завдань, як маніпуляції та підмітання.
Дерева рішень можуть бути більш точними та інтерпретованими за допомогою нової техніки, що підвищує їхню ефективність. Дослідження інтерпретованого ШІ зосереджені на тому, щоб зробити дерева рішень більш ефективними і точними при менших розмірах.
Британський регулятор перевіряє $4 млрд інвестицій Amazon в стартап Anthropic зі штучного інтелекту
Британське антимонопольне відомство перевірить інвестиції Amazon у розмірі $4 млрд в компанію Anthropic, що є частиною серії розслідувань щодо технологічних зв'язків. Розпочато попереднє розслідування з метою визначення необхідності поглибленої перевірки з боку антимонопольного відомства.
Короткий зміст статті: Дізнайтеся, як використовувати LightGBM для виявлення аномалій шляхом нормалізації та кодування даних, створення автокодера з декількома модулями регресії для прогнозування вхідних векторів та виявлення аномалій для аналізу помилок реконструкції. Залучення вчителів математики надихнуло на кар'єру в математиці та комп'ютерних науках, а вигадані персонажі-професори з класи...
Twilio співпрацює з AWS для розробки віртуального помічника для аналітиків даних, використовуючи Amazon Bedrock та RAG для дослідження даних на основі природної мови. Інструмент AskData від Twilio економить час, перетворюючи запитання користувачів на SQL-запити, підвищуючи ефективність і простоту використання для аналітиків даних.
Дімітріс Берцімас, призначений проректором з відкритого навчання в Массачусетському технологічному інституті, має на меті трансформувати навчання за допомогою цифрових технологій у всьому світі. Берцімас, відомий професор у галузі оптимізації та машинного навчання, керуватиме різноманітними продуктами MIT Open Learning.
Google DeepMind представив робота-гравця в настільний теніс зі штучним інтелектом, який демонструє потенціал машин у виконанні складних фізичних завдань. Система під назвою "AlphaPong" виграє 45% матчів у людей, що є важливою віхою в навчанні та управлінні роботами.
Керівники компаній повинні брати на себе відповідальність за результати продуктів ШІ, а не звинувачувати розробників. Практичний підхід, що має вирішальне значення для успішних моделей ШІ, вимагає більше зусиль і розуміння.