У цій статті досліджується використання технології дифузії у створенні революційних інструментів штучного інтелекту для артистів і продюсерів. Вона заглиблюється в різницю між музикою, створеною штучним інтелектом, і людською оригінальністю, проливаючи світло на технічні аспекти, що не потребують інженерної освіти.
Оптимізуйте робочий процес у сфері науки про дані, автоматизувавши виведення даних з matplotlib за допомогою інструменту teeplot за допомогою 1 рядка коду. teeplot спрощує роботу з візуалізаціями даних, керує виведенням даних та зберігає графіки зі змістовними іменами файлів.
Спектральна кластеризація, складна форма машинного навчання, перетворює дані у форму зі зменшеною розмірністю та застосовує кластеризацію за методом k-середніх. Реалізація спектральної кластеризації з нуля на Python була складним завданням, але результати виявилися ідентичними модулю scikit-learn, причому найскладнішою частиною було обчислення власних значень і власних векторів нормалізованої ...
Amazon Textract - це ML-сервіс, який з високою точністю витягує текст і дані зі сканованих документів, автоматизуючи обробку документів для різних цілей. Він пропонує рішення для спрощення перевірки статусу вакцинації, надаючи точну інформацію з карток щеплень за допомогою запитів Amazon Textract Queries.
Нейронна мережа з одним прихованим шаром, що використовує активацію ReLU, може представляти будь-які неперервні нелінійні функції, що робить її потужним апроксиматором функцій. Мережа може апроксимувати неперервні кусково-лінійні (CPWL) та неперервні криві (CC) функції, додаючи нові ReLU-функції в точках переходу для збільшення або зменшення нахилу.
Поява таких інструментів, як AutoAI, може зменшити важливість традиційних навичок машинного навчання, але глибоке розуміння основних принципів ML все одно буде затребуваним. У цій статті розглядаються математичні основи рекурентних нейронних мереж (RNN) та досліджується їх використання для виявлення послідовних закономірностей у часових рядах даних.
У статті досліджується використання легких ієрархічних трансформаторів зору в автономній робототехніці, підкреслюється ефективність концепції спільної магістралі для багатозадачного навчання. У ній також обговорюється поява великих мультимодальних моделей та їхній потенціал у створенні уніфікованої архітектури для наскрізних рішень автономного водіння.
Ця стаття демонструє, як пошук нейронної архітектури може бути використаний для стиснення точно налаштованої BERT-моделі, покращуючи продуктивність і скорочуючи час виведення. Застосовуючи структурне обрізання, можна зменшити розмір і складність моделі, що призведе до швидшого часу відгуку і підвищення ефективності використання ресурсів.
Останні досягнення в галузі штучного інтелекту дозволили моделям імітувати людські здібності в обробці зображень і тексту, але брак пояснюваності створює ризики і обмежує впровадження. Такі критичні сфери, як охорона здоров'я та фінанси, значною мірою покладаються на табличні дані, що підкреслює потребу в прозорих моделях прийняття рішень.
У цій статті обговорюється реалізація семантичного шару, який дозволяє агенту LLM взаємодіяти з графом знань, використовуючи такі інструменти, як інформаційний інструмент, інструмент рекомендацій та інструмент пам'яті. Ці попередньо визначені функції підвищують надійність системи та покращують загальний користувацький досвід.
Марк Свіннертон (Mark Swinnerton) прагне перепрофілювати занедбані шахти на сховища відновлюваної енергії, використовуючи механічну систему, яка зберігає потенційну енергію від сонячних та вітрових джерел. Стартап Свіннертона, Green Gravity, моделює цю концепцію в NVIDIA Omniverse і привернув увагу чиновників в Австралії, Індії та США.
Spark ML - це бібліотека з відкритим вихідним кодом для високопродуктивного зберігання даних і класичних алгоритмів машинного навчання. У статті демонструється демонстраційна версія PySpark, яка прогнозує політичні симпатії за допомогою синтетичного набору даних, висвітлюється використання даних Spark та процес встановлення.
Генеральний директор Meta Марк Цукерберг оголосив, що компанія працює над створенням "загального інтелекту" для ШІ-помічників і планує випустити його з відкритим вихідним кодом, об'єднавши дослідницькі групи FAIR і GenAI. Хоча в заяві Цукерберга прямо не згадується "штучний загальний інтелект" (AGI), вона натякає на напрямок роботи Meta, який може мати значні наслідки для людства і ринків праці.
Генеративні змагальні мережі (GAN) зробили революцію в ШІ, генеруючи реалістичні зображення і мовні моделі, але їхнє розуміння може бути складним. Ця стаття спрощує GAN, зосереджуючись на генеруванні синтетичних даних математичних функцій, і пояснює різницю між дискримінативними та генеративними моделями, які складають основу GAN.
Великі мовні моделі (ВММ), такі як GPT-4, LLaMA-2 і Gemini, використовують новинні статті для навчання, прагнучи відображати реальність. Однак існує етичне занепокоєння, що володарі ШІ можуть відфільтровувати статті, які суперечать їхньому порядку денному, піднімаючи питання про бажану реальність, нав'язану іншим. Tiktoken tokenizer розбиває текст на цілісні токени, сподіваючись, що системи ШІ...