Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Ефективна багатокласова класифікація з k-NN на C#

Реалізація багатокласової класифікації k-найближчих сусідів з нуля на синтетичному наборі даних. Кодування та нормалізація вихідних даних для отримання точних прогнозів, причому k=5 дає найкращі результати.

Розшифровка нерівності багатоборства в легкій атлетиці

Резюме: Аналіз моделей виступів у семиборстві та десятиборстві розкриває інтригуючу інформацію про важливість змагань і системи підрахунку очок. Дані показують значні відмінності в отриманих балах, проливаючи світло на вплив різних результатів на змаганнях елітного рівня.

Візуальний посібник з кодування категорійних даних для початківців

Шість методів кодування категоріальних даних, життєво важливих для алгоритмів машинного навчання. Типи: номінальний (без порядку) та порядковий (зі змістовним порядком).

ChatGPT: Тиха історія успіху

ChatGPT від OpenAI щотижня відвідує 200 мільйонів користувачів, подвоївшись з листопада 2023 року. 92% компаній зі списку Fortune 500 використовують інструменти генеративного ШІ від OpenAI, незважаючи на скептицизм.

AfrAId: Тьмяний жах штучного інтелекту

Зловісне оновлення Alexa руйнує сім'ю в погано знятому фільмі жахів зі штучним інтелектом AfrAId, який отримав критичні відгуки та обмежений прокат. Sony уникає показів для преси, побоюючись негативної реакції, залишаючи глядачів не враженими хитромудрим, поспішним сюжетом.

Адаптація до штучного інтелекту: орієнтуючись у майбутньому роботи

Роберт, 19-річний інженер-початківець, ставить під сумнів цінність свого диплому через розвиток штучного інтелекту, що загрожує майбутнім перспективам працевлаштування. У програмі «Сучасний розум» експерти обговорюють питання психічного здоров'я, проливаючи світло на вплив технологічного прогресу на вибір кар'єри.

Брак прозорості в наборах даних мовних моделей

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та інших установ розробили інструмент під назвою Data Provenance Explorer, щоб підвищити прозорість даних для моделей ШІ, вирішуючи юридичні та етичні проблеми. Інструмент допомагає фахівцям вибирати навчальні набори даних, які відповідають призначенню їхньої моделі, що потенційно підвищує точність ШІ в реальних застосуваннях.

Революційний законопроект Каліфорнії про регулювання штучного інтелекту

Каліфорнійський законопроект вимагає тестування моделей ШІ, розкриття протоколів безпеки для запобігання катастрофічним ризикам, таким як саботаж електромереж. Губернатор Гевін Ньюсом має прийняти рішення щодо новаторського законодавства до кінця вересня, незважаючи на застереження проти надмірного регулювання ШІ.

Битва на мільярд доларів: Боротьба з біопіратством

Дослідники збирають рідкісні організми по всьому світу, викликаючи гнів на глобальному півдні через безоплатне використання генетичних кодів. Вчені збирають зразки водоростей у кар'єрі в Північному Йоркширі для досліджень промислової революції в галузі штучного інтелекту.

Перегони назустріч майбутньому: Фінал AWS DeepRacer League

AWS DeepRacer League, перша автономна гоночна ліга на базі ML, завершує останній сезон. Учасники з усього світу відточують навички в дружніх змаганнях, використовуючи нове рішення AWS для постійних тренувань і спільних перегонів.