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.
Відкрийте для себе можливості передбачення майбутнього за допомогою аналізу часових рядів та прогнозування. Дізнайтеся, як аналізувати тенденції даних і робити точні прогнози за допомогою Python та статистичних моделей.
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...
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.
Veritone, каліфорнійська компанія зі штучного інтелекту, пропонує потужні ШІ-рішення для обробки медіа тощо. Вони розширюють можливості пошуку медіа за допомогою нових методів штучного інтелекту для покращення користувацького досвіду.
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.
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.
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.
Такі терміни, як одномоментне навчання, навчання з кількох спроб, навчання з нуля і точне налаштування в ШІ, мають різні визначення. Методи включають сіамські мережі, модельне агностичне метанавчання та використання допоміжних даних для класифікації.
Відомий дослідник ШІ Андрій Карпатій пропонує модифікувати ChatGPT для космічного зв'язку, що викликає інтерес у цій галузі. Впливовий профіль Карпаті та інноваційний проект "llm.c" демонструють спрощені процеси навчання на ступінь магістра права.
Студенти MechE демонструють інноваційні роботи в галузі робототехніки, біоінженерії та сталої енергетики. Від демократизації дизайну за допомогою генеративного штучного інтелекту до захисту морського життя та отримання води з повітря - майбутнє машинобудування безмежне.
Житель Флориди Онур Аксой, засуджений до 78 місяців за шахрайство з контрафактною продукцією на суму $100 млн, спрямоване проти американських військових, повинен виплатити $100 млн відшкодування компанії Cisco. Аксой використовував підроблене обладнання та упаковку Cisco, діючи через 19 компаній та кілька інтернет-магазинів.
Регресія часових рядів є складним завданням, для вирішення якого існують різні методи. Нещодавні дослідження вивчають використання нейронних мереж, таких як трансформатори, для підвищення точності прогнозування.
Стенфордський НЛП впроваджує DSPy для розробки підказок, переходячи від ручного написання підказок до модульного програмування. Новий підхід має на меті оптимізувати підказки для LLM, підвищуючи надійність та ефективність.