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

Засушливі райони страждатимуть, коли великі технології будуватимуть дата-центри

Amazon, Google і Microsoft за підтримки Трампа будують водомісткі центри обробки даних у посушливих регіонах по всьому світу. Плани будівництва сотень нових об'єктів викликають занепокоєння щодо загострення дефіциту води для постраждалого населення.

Програмне забезпечення для штучного інтелекту: Криза на ринку заради прибутку

Банк Англії попереджає, що програми штучного інтелекту можуть маніпулювати ринками з метою отримання прибутку, посилаючись на ризики у звіті про автономні системи. Здатність штучного інтелекту використовувати можливості викликає занепокоєння у банків і трейдерів, повідомляє комітет з фінансової політики.

Потреба в енергії для центрів обробки даних зі штучним інтелектом зросте в чотири рази до 2030 року

МЕА прогнозує різке зростання енергетичних потреб ШІ, але применшує вплив на клімат. До 2030 року обробка даних для ШІ в США може перевищити споживання енергії у важкій промисловості.

Магія CatBoost: Ближчий погляд

Catboost представляє новий метод обчислення цільової статистики для категоріальних змінних, що дозволяє уникнути таких проблем, як розрідженість і проблеми з пам'яттю. Замінюючи одномоментне кодування на згладжене середнє, Catboost надає практичне рішення для реальних задач.

Розкриваємо інсайти: Видобуток даних для правил

Використання правил в управлінні продуктами може допомогти боротися з шахрайством та утримувати вигідних клієнтів. Впровадження статичних правил може бути швидшим, більш зрозумілим і відповідним вимогам у таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я.

Максимізуйте ефективність команди за допомогою Amazon Q Insights

Amazon Q Business пропонує допомогу на основі штучного інтелекту для підвищення ефективності роботи персоналу за рахунок скорочення часу, витраченого на виконання завдань. Завдяки надійним функціям безпеки та детальній аналітиці організації можуть вимірювати підвищення продуктивності та оптимізувати використання для досягнення максимального ефекту.

Демістифікація докерних контейнерів

ML-моделі повинні працювати у виробничому середовищі, яке може відрізнятися від локальної машини. Контейнери Docker допомагають забезпечити запуск моделей будь-де, покращуючи відтворюваність та співпрацю для науковців з даних.

Вічна музика: Композитор живе завдяки штучному інтелекту

Австралійська команда відроджує американського композитора Елвіна Люсьєра, викликаючи дискусії про штучний інтелект та авторство. Моторошна, красива симфонія, створена без участі живих музикантів.

Освоєння синтетичних даних за допомогою Amazon Bedrock

Організації звертаються до синтетичних даних, щоб орієнтуватися на правила конфіденційності та дефіцит даних при розробці ШІ. Amazon Bedrock пропонує безпечну, відповідну вимогам і високоякісну генерацію синтетичних даних для різних галузей, вирішуючи проблеми та розкриваючи потенціал процесів, керованих даними.

Трамп рятує вугільні електростанції

Дональд Трамп підписує укази про стимулювання вугільної промисловості, викликаючи критику з боку екологів за ігнорування рішень щодо чистої енергії. Цей крок розглядається як задоволення попиту на електроенергію для центрів обробки даних, штучного інтелекту та електромобілів, але критики називають його регресивним.

Досліджуємо майбутнє робототехніки: Прориви та ресурси штучного інтелекту

NVIDIA висвітлює досягнення фізичного ШІ під час Національного тижня робототехніки, демонструючи технології, що формують інтелектуальні машини в різних галузях. IEEE відзначає дослідників NVIDIA за новаторську роботу в області масштабованого навчання роботів, навчання з підкріпленням у реальному світі та втіленого ШІ.

Подолання невизначеності в оцінці житла

Автоматизовані моделі оцінки (AVM) використовують штучний інтелект для прогнозування вартості житла, але невизначеність може призвести до дорогих помилок. AVMU кількісно оцінює надійність прогнозів, допомагаючи приймати більш розумні рішення при купівлі нерухомості.

Еволюційна оптимізація для покращеної регресії хребта ядра в C#

Навчання еволюційної оптимізації для Kernel Ridge Regression є перспективним, але обмежується точністю 90-93% через проблеми з масштабуванням. Традиційна матрична інверсна техніка перевершує за точністю та швидкістю.

Ефективна мультиоренда в Amazon Bedrock з фільтрацією метаданих

Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та наскрізні робочі процеси RAG для створення точних генеративних додатків ШІ. Використовуйте структури папок S3 і фільтрацію метаданих для ефективної сегментації даних у єдиній базі знань, забезпечуючи належний контроль доступу між різними бізнес-підрозділами.