Amazon SageMaker Canvas дозволяє експертам у галузі створювати потужні аналітичні та ML-моделі без кодування. Це допомагає виявляти аномальні точки даних у промислових машинах, що має вирішальне значення для прогнозованого обслуговування та підвищення продуктивності.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили захищену ідентифікаційну мітку з використанням терагерцових хвиль, пропонуючи мініатюрну, дешеву та безпечну автентифікацію для продуктів. Металеві частинки в клеї створюють унікальний візерунок відбитків пальців, а модель машинного навчання виявляє несанкціоноване втручання з точністю 99%.
ZOO Digital революціонізує локалізацію контенту завдяки автоматизованій діалогізації за допомогою Amazon SageMaker, скорочуючи ручну працю та час. Компанія ZOO Digital, якій довіряють провідні представники індустрії розваг, прагне здійснювати локалізацію менш ніж за 30 хвилин завдяки масштабованим моделям машинного навчання.
Основні положення статті: Категорії виявлення аномалій включають табличні дані, зображення та часові ряди. Для табличних даних зазвичай використовують кластеризацію за методом k-середніх та нейронний автокодер. Кодування "один-над-n-гарячим" пропонує унікальне рішення для категорійних даних при кластеризації за методом k-середніх, підвищуючи точність.
Фундаментальні моделі Code Llama від Meta, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують найсучасніші можливості великої мови для генерації коду та природної мови про код. Моделі доступні у трьох варіантах, з параметрами до 70B, призначені для підвищення продуктивності розробників на різних мовах програмування. SageMaker JumpStart надає доступ до низки базових моделей для швидкого розгорт...
Дізнайтеся, як розв'язувати задачі бінарної класифікації за допомогою байєсівських методів у Python, зосередившись на побудові моделі байєсівської логістичної регресії за допомогою Pyro. Використовуючи набір даних для прогнозування серцевої недостатності з Kaggle, стаття охоплює EDA, інженерію ознак, побудову моделі та оцінювання, висвітлюючи наявність викидів у даних та використання стандарти...
У сучасному світі, що ґрунтується на даних, вміння робити причинно-наслідкові висновки має вирішальне значення, а Google Trends демонструє зростаючий інтерес до нього. Опануйте цю цінну навичку за допомогою посібника для самонавчання, який підходить для всіх рівнів і професій.
Рішення на основі генеративного штучного інтелекту революціонізують галузі, автоматизуючи завдання та покращуючи клієнтський досвід. Amazon Bedrock пропонує настроювані базові моделі від провідних AI-компаній, що дозволяє компаніям персоналізувати додатки генеративного ШІ для виконання складних завдань і покращити взаємодію з клієнтами.
Влада успішно ліквідувала синдикат вимагачів LockBit, захопивши інфраструктуру та розмістивши повідомлення про ліквідацію на сайтах, що ганьблять жертв. Слідчі отримали контроль над доступом до важливих систем, включаючи криптографічно хешовані паролі, продемонструвавши свою хакерську майстерність високого рівня.
Матрична декомпозиція розбиває матриці на компоненти - QR, SVD та LQ. LQ - це спеціальний тип QR-розкладання, який використовується для розв'язування лінійних рівнянь, продемонстрований у програмі на Python.
ФБР і АНБ ліквідували банду кіберзлочинців LockBit, яка нападала на такі компанії, як Royal Mail і Boeing. Операція "Кронос" вилучає хакерські інструменти та заарештовує ключових членів угруповання, руйнуючи його діяльність.
Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту від провідних компаній, таких як Meta і Cohere. Titan Image Generator створює реалістичні зображення з простих текстових підказок, а модель Multimodal Embeddings підвищує точність пошуку, розуміючи текст і зображення.
Сучасні чат-боти забезпечують цілодобове обслуговування клієнтів у різних галузях, пропонуючи відповіді в режимі реального часу кількома мовами. Інтеграція з базами знань покращує персоналізовані, контекстні відповіді, використовуючи Retrieval Augmented Generation для підвищення релевантності та залучення користувачів.
Reddit підписує угоду про навчання ШІ на $60 млн напередодні IPO, створюючи новий прецедент для технологічних компаній. OpenAI також веде переговори з великими видавництвами щодо навчання моделей ШІ.
Автокодер прогнозує вхідні дані, позначаючи аномалії. Реалізований на C#, він виявив ліберального чоловіка з Небраски з доходом 53 000 доларів як найбільш аномального. Модель навчена за архітектурою 9-6-9, що дає уявлення про нейромережеві системи.