Amazon Bedrock представляє функцію пакетного висновку для обробки великих обсягів даних, що ідеально підходить для роботи колл-центрів. Це масштабоване рішення спрощує завдання обробки даних, пропонуючи переваги над методами, що працюють у режимі реального часу.
Дізнайтеся, як точно налаштувати модель трансформатора аудіоспектрограми для ефективної класифікації аудіо на основі власних даних за допомогою Hugging Face Transformers. Попередньо навчені моделі AST забезпечують надійність і гнучкість, дозволяючи отримувати кращі результати завдяки точному налаштуванню на основі конкретних даних для таких галузевих застосувань, як прогнозування технічного об...
Генеративний ШІ, як і розширене покоління пошуку (Retrieval Augmented Generation, RAG), трансформує діяльність підприємств. Amazon Q Business пропонує керований підхід RAG, що скорочує час розробки з місяців до годин, з акцентом на точність і кастомізацію під унікальні потреби бізнесу.
Accenture співпрацювала з Amazon Bedrock, щоб покращити обробку даних, налаштувавши стратегії розбиття на частини для підвищення ефективності NLP, зосередившись на точному пошуку інформації зі складних PDF-файлів. Використовуючи Amazon Textract і власну логіку, Accenture успішно витягувала деталізовані дані з таблиць, зберігаючи при цьому можливості узагальнення, долаючи обмеження попередніх п...
Латиноамериканські та чорношкірі організації використовують чат-бот на Discord для залучення темношкірих виборців до голосування за Камалу Харріс. Усміхнений чат-бот, що нагадує Волл-І, ініціює розмови, щоб переконати виборців.
Суперечливі твіти Ілона Маска, дослідження штучного інтелекту, що розвінчує екзистенційні загрози, та звинувачення компанії Nvidia у «неправомірному збагаченні» за рахунок використання відео з YouTube для навчання ШІ. Позов вимагає статусу колективного позову для творців контенту.
Австралійський регулятор конфіденційності припинив переслідування компанії Clearview AI, незважаючи на те, що вона не виконала вимоги щодо видалення зображень облич австралійців. Clearview AI стверджує, що його база даних містить понад 50 мільярдів облич, вилучених з інтернету, в тому числі з соціальних мереж.
Condé Nast співпрацює з OpenAI для інтеграції контенту Vogue, Wired та New Yorker у продукти ChatGPT та SearchGPT. OpenAI уклала угоди з такими великими видавництвами, як Time і Financial Times, на доступ до текстових архівів.
Автори Андреа Бартц, Чарльз Гребер та Кірк Воллес Джонсон подали до суду на компанію Anthropic за неправомірне використання їхніх книг для навчання штучного інтелекту чат-бота Клода. У позові стверджується, що компанія використовувала піратські версії творів для навчання чат-бота.
Amazon SageMaker Data Wrangler і Canvas об'єднані, щоб запропонувати робочий простір без коду для підготовки даних і розгортання ML-моделей. Користувачі можуть легко перенести існуючі потоки Data Wrangler до Canvas, спрощуючи робочий процес ML.
Дізнайтеся про моделі квантильної регресії в python, в тому числі про переваги над традиційною регресією за методом найменших квадратів. Вивчіть високорозмірну квантильну регресію за допомогою надійного пакета asgl, зосередившись на адаптивній пеналізації ласо для більш детального розуміння.
Procreate відмовляється від генеративного ШІ з етичних міркувань, генеральний директор Джеймс Куда виступає проти використання технологій в арт-індустрії. Компанія виступає проти дегуманізуючого впливу штучного інтелекту, віддаючи пріоритет людяності у творчому процесі.
Amazon SageMaker Ground Truth автоматизує маркування даних, інтегруючи людських анотаторів з машинним навчанням, скорочуючи час і витрати. Нова функція обмежує доступ до попередньо призначених URL-адрес на основі IP-адреси працівника або кінцевої точки VPC, підвищуючи безпеку даних для завдань маркування.
Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, мають можливості, що виходять за межі людських здібностей, що викликає питання про ступінь їхнього розуміння. LLM передбачають вірогідність тексту на основі контексту, демонструючи вражаючі досягнення, але не маючи базових людських здібностей.
Реалізація AdaBoost з нуля на Python та C# для бінарної класифікації з використанням пеньків рішень. AdaBoost чудово працює з ненормованими даними і потребує налаштування лише кількості слабких учнів.