Шість методів імплікації відсутніх значень у наборах даних пояснюються наочно, підкреслюючи важливість знання предметної області. Розуміння типів і причин відсутності даних для вибору правильного методу інтерполяції для кращого аналізу.
Дізнайтеся, як можна використовувати моделювання Монте-Карло для створення висококваліфікованого штучного інтелекту для Connect Four. Дізнайтеся про історію та практичне застосування цього потужного інструменту науки про дані.
Журналісти борються з репресіями Мадуро проти ЗМІ у Венесуелі за допомогою аватарів зі штучним інтелектом. Габріель Гарсія Маркес якось назвав журналістику «найкращою роботою у світі», але робити репортажі в сучасній Венесуелі стає дедалі складніше.
Amazon Q Business пропонує інтерактивні чат-додатки, що використовують корпоративні дані, з коннектором Amazon Q Web Crawler для індексування вмісту веб-сайтів. Конектор автоматично оновлює та індексує веб-сторінки та вкладення, дозволяючи генерувати досвід штучного інтелекту на основі запитів користувачів.
Автор розробив модель логістичної регресії на мові C#, використовуючи пакетне навчання та розпад ваги для прогнозування статі на основі різних факторів. Модель досягла 75% точності на тестових даних, демонструючи потужність пакетного навчання для покращення моделей прогнозування.
Метод MMD-Critic для узагальнення даних недостатньо використовується через відсутність пакета Python, але його результати заслуговують на більшу увагу. Він допомагає знаходити прототипи та критику в наборах даних для тестування моделей і пояснень, використовуючи метод максимальної середньої розбіжності для порівняння розподілів ймовірностей.
OSI роз'яснює поняття «ШІ з відкритим кодом», кидаючи виклик таким компаніям, як Meta, які маркують обмежені моделі як відкриті. Проєкт визначення підкреслює ключові свободи для дійсно відкритого ШІ.
АІ-модель Flux чудово відтворює спеціально навчені шрифти, дозволяючи користувачам вставляти унікальні шрифти в зображення, створені штучним інтелектом. Технологія LoRA дозволяє кастомізувати базові моделі АІ для вставки персональних продуктів або стилів у зображення.
AWS використовує генеративний ШІ для трансформації подорожей продавців і клієнтів, автоматизації завдань і надання персоналізованого контенту. Згідно з даними GenAI Account Summaries, цінність можливостей зросла на 4,9%, що свідчить про можливості штучного інтелекту в покращенні взаємодії з клієнтами та підвищенні ефективності.
Робот-польовик на базі ШІ для збору малини у Великобританії, Австралії, Португалії. Робот швидше виявляє стиглі ягоди завдяки вдосконаленим захватам.
Великі мовні моделі від Anthropic, OpenAI та Meta демонструють чітку стратегічну поведінку в змодельованому середовищі ризику, причому Claude Sonnet 3.5 має невелику перевагу. Здатність бакалаврів мислити і діяти стратегічно має вирішальне значення, оскільки ми інтегруємо їх у наше повсякденне життя, порушуючи важливі питання про їхні стратегічні можливості та майбутній розвиток.
GenASL використовує штучний інтелект для перекладу мови/тексту в ASL-аватари. Сервіси AWS дозволяють безперешкодно створювати ASL-відео для інклюзивної комунікації.
Google DeepMind запускає проект Visualising AI, який досліджує методи RAG для підвищення точності пошуку. Переранжування результатів пошуку в векторних базах даних може підвищити продуктивність, а традиційні методи, такі як TF-IDF і BM25, дають цінну інформацію.
Соціолог застерігає від пріоритету ефективності над стосунками. Касові ряди Jumbo для спілкування підкреслюють важливість людських зв'язків у все більш цифровому світі.
Магістри в галузі корпоративних ІТ стикаються з проблемами безпеки та конфіденційності. Anthropic Claude на Amazon Bedrock пропонує рішення для зменшення загроз на рівні оперативного реагування та підвищення надійності результатів роботи штучного інтелекту.