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

Amazon Titan: Революція у створенні та пошуку зображень

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.

Розблокування взаємодії ліків: Нова модель виявляє небезпечні сполучення

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту, Жіночої лікарні Брігама та Університету Дьюка розробляють інноваційну стратегію для виявлення транспортерів ліків у травному тракті, що дозволяє виявити потенційні взаємодії між препаратами. Дослідження в журналі Nature Biomedical Engineering підкреслює важливість розуміння механізмів транспортування ліків для покращення лікування пацієнт...

Байєсівська логістична регресія: Прогнозування серцевих захворювань на Python

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...

Виявлення аномалій автокодера в C#: Виявлення прихованих патернів

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.

ШІ Gemini від Google: від ультра до професіонала всього за тиждень

Google перевершив сам себе, випустивши Gemini Ultra 1.0, а тепер і Gemini Pro 1.5, заявивши про кращу якість при менших обчисленнях. Gemini 1.5 може похвалитися найдовшим контекстним вікном серед усіх великомасштабних фундаментальних моделей, кидаючи виклик GPT-4 Turbo від OpenAI.

 Ефективний та економічно вигідний ML-висновок за допомогою Amazon SageMaker MME

Amazon SageMaker MME дозволяють динамічно розподіляти обчислювальні ресурси для моделей, заощаджуючи витрати та оптимізуючи ефективність. DJLServing дозволяє масштабувати кожну модель для MME, що не залежать від структури трафіку.

Телекомунікаційна галузь впроваджує генеративний ШІ: опитування виявило ентузіазм і прийняття

Телекомунікаційні компанії впроваджують генеративний ШІ, перевершуючи досягнення 5G. Опитування показує, що впровадження ШІ стрімко зростає, при цьому основна увага приділяється клієнтському досвіду та зростанню доходів.

Покращення діалогів чат-ботів за допомогою баз знань: Посібник для Amazon Bedrock

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.

"Оптимізація чат-ботів зі штучним інтелектом за допомогою Amazon Bedrock та Redshift

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.

Побудова самоорганізуючої кластеризації карт на C# для аналізу даних

Основні моменти статті: Кластеризація за методом K-середніх є поширеною, але також використовуються інші методи, такі як DBSCAN, модель гауссової суміші та спектральна кластеризація. Кластеризація на основі самоорганізаційних карт (SOM) створює кластери на основі схожості. Реалізація на C# з використанням набору даних Penguin показує результати кластеризації.

 Оптимізація виявлення аномалій у виробничих даних за допомогою Amazon SageMaker Canvas

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.

Розкриття сили LQ-декомпозиції

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.

Терагерцовий ідентифікатор: Мініатюрна, захищена від несанкціонованого доступу автентифікація

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%.