Ефективні стратегії виявлення шахрайства з використанням штучного інтелекту мають вирішальне значення для запобігання фінансовим втратам у банківському секторі. З такими видами шахрайства, як крадіжка персональних даних, шахрайство з транзакціями та шахрайство з кредитами, можна боротися за допомогою розширеної аналітики та моніторингу в режимі реального часу.
За арешт «LockBitSupp», який виявився Дмитром Юрійовичем Хорошевим, лідером процвітаючого угруповання здирників LockBit, призначено винагороду в розмірі 10 мільйонів доларів США. Прокуратура встановила, що Хорошев вимагав 500 мільйонів доларів у 2 500 жертв, завдавши мільярдних збитків по всьому світу.
Віртуальні бізнес-зустрічі залишаються, і очікується, що до 2024 року 41% з них будуть гібридними або віртуальними. Автоматизуйте підбиття підсумків зустрічей за допомогою штучного інтелекту, щоб ефективно зосередитися та підвищити продуктивність.
Graph Maker - це бібліотека Python, що використовує Llama3 та Mixtral для побудови графів знань з тексту. Бібліотека спрямована на вирішення проблем і була добре сприйнята, завдяки зв'язкам з дослідженнями MIT.
Управління модельними ризиками (Model Risk Management, MRM) у фінансах має вирішальне значення для управління ризиками, пов'язаними з використанням моделей машинного навчання для прийняття рішень у фінансових установах. Weights & Biases може підвищити прозорість і швидкість робочого процесу, зменшуючи потенціал для значних фінансових втрат.
Компанії інвестують у ВК для створення цінності, але стикаються з проблемами у підтримці ефективності. MLOps застосовує принципи DevOps до систем машинного навчання для співпраці, автоматизації та постійного вдосконалення.
Мета досліджує федеративне навчання з диференційованою конфіденційністю для підвищення конфіденційності користувачів шляхом навчання ML-моделей на мобільних пристроях, додаючи шум для запобігання запам'ятовуванню даних. Виклики включають балансування міток і повільне навчання, але нова системна архітектура Meta спрямована на вирішення цих проблем, дозволяючи масштабувати і ефективно навчати мо...
Microsoft представила штучний інтелект на базі GPT-4 для американських спецслужб, що забезпечує безпечний аналіз і взаємодію з чат-ботами. Модель штучного інтелекту вирішує проблеми безпеки даних, але чиновники повинні остерігатися потенційних зловживань через обмеження ШІ.
PCA використовується для зменшення розмірності та кластеризації станцій метрополітену Тайбея на основі погодинних даних про трафік. Аналіз моделей руху та кластеризація показують схожість пропорцій пасажиропотоку впродовж дня.
Гіперпараметри в ML суттєво впливають на продуктивність моделі. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів може підвищити ефективність моделі.
Розробка моделей машинного навчання схожа на випічку - невеликі зміни можуть мати великий вплив. Відстеження експерименту має вирішальне значення для відстеження входів і виходів, щоб знайти найефективнішу конфігурацію. Організація та ведення журналу експериментів з машинного навчання допомагає не втратити з поля зору те, що працює, а що ні.
Дотримання регуляторних вимог має вирішальне значення у фінансовій сфері для захисту клієнтів, установ та економіки. Використання таких інструментів, як Weights & Biases, допомагає забезпечити відповідність фінансових моделей на основі ШІ регуляторним стандартам, сприяючи прозорості та доброчесності в секторі.
Контроль версій має важливе значення як в інженерії програмного забезпечення, так і в машинному навчанні, де версії даних і моделей відіграють вирішальну роль. Це дає такі переваги, як відстежуваність, відтворюваність, відкат, налагодження та співпраця.
Реєстр моделей ВК: Централізований хаб для команд ML для зберігання, каталогізації та розгортання моделей, що забезпечує ефективну співпрацю та безперебійне управління моделями. Weights & Biases Model Registry спрощує розробку, тестування, розгортання та моніторинг моделей для підвищення продуктивності у сфері протидії відмиванню грошей.
Серіал "Коло" від Netflix представляє чат-бота Макса, який бере участь у змаганнях зі штучним інтелектом, що викликає дискусії про роль ШІ в розвагах. Макс, прикриття для штучного інтелекту, додає новий поворот у реаліті-шоу, піднімаючи питання про використання ШІ в кіно і на телебаченні.