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

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.

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...

Meta's Code Llama 70B: розгортання в один клік за допомогою Amazon SageMaker JumpStart

Фундаментальні моделі Code Llama від Meta, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують найсучасніші можливості великої мови для генерації коду та природної мови про код. Моделі доступні у трьох варіантах, з параметрами до 70B, призначені для підвищення продуктивності розробників на різних мовах програмування. SageMaker JumpStart надає доступ до низки базових моделей для швидкого розгорт...

Мистецтво на основі штучного інтелекту: Натхненний майстер-клас Естебана Торо з Adobe та RTX

Adobe Firefly на базі NVIDIA надає творцям генеративний ШІ. Інструмент Enhance Speech у Premiere Pro з підтримкою ШІ покращує якість діалогів. Естебан Торо використовує ШІ в додатках Adobe для створення емоційно зворушливої серії "Кінематографічні портрети", демонструючи потужність технології NVIDIA RTX.

 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.

 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.

 Діаризація зі штучним інтелектом: Революція в локалізації від ZOO Digital

ZOO Digital революціонізує локалізацію контенту завдяки автоматизованій діалогізації за допомогою Amazon SageMaker, скорочуючи ручну працю та час. Компанія ZOO Digital, якій довіряють провідні представники індустрії розваг, прагне здійснювати локалізацію менш ніж за 30 хвилин завдяки масштабованим моделям машинного навчання.

"Тролінг тролів: Федерали викрили групу здирників

Влада успішно ліквідувала синдикат вимагачів LockBit, захопивши інфраструктуру та розмістивши повідомлення про ліквідацію на сайтах, що ганьблять жертв. Слідчі отримали контроль над доступом до важливих систем, включаючи криптографічно хешовані паролі, продемонструвавши свою хакерську майстерність високого рівня.

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 за допомогою кластеризації k-середніх за допомогою C#: Розкриваємо техніку кодування One-Over-N-Hot

Основні положення статті: Категорії виявлення аномалій включають табличні дані, зображення та часові ряди. Для табличних даних зазвичай використовують кластеризацію за методом k-середніх та нейронний автокодер. Кодування "один-над-n-гарячим" пропонує унікальне рішення для категорійних даних при кластеризації за методом k-середніх, підвищуючи точність.

Розбудова довіри до штучного інтелекту: 6-крокова схема етичного розвитку

Стаття висвітлює ризики розвитку штучного інтелекту: втручання у приватне життя та питання згоди, алгоритмічні упередження. Компанії стикаються з етичними дилемами, які можуть призвести до репутаційних втрат і втрати довіри з боку користувачів. Важливість пріоритизації відповідальної розробки ШІ для зменшення цих ризиків і побудови довіри.

Покращуйте роботу з ноутбуком за допомогою магічних команд IPython Jupyter

Дізнайтеся, як створювати власні команди IPython Jupyter Magic для покращення роботи з ноутбуком. Використовуйте бібліотеку Hamilton як приклад для покращення ергономіки розробки. Вивчіть можливості лінійної та клітинної магії для динамічної функціональності ноутбука.

Терагерцова мітка: Мініатюрний, захищений від несанкціонованого доступу та безпечний

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили крихітну захищену терагерцову ідентифікаційну мітку для запобігання підробці, використовуючи металеві частинки в клеї для автентифікації. Модель машинного навчання виявляє підробку з точністю понад 99%.

Відкрийте для себе Code Llama 70B у SageMaker JumpStart

Фундаментальні моделі Code Llama від Meta, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують найсучасніші моделі великих мов для генерації коду та підказок природною мовою. Code Llama поставляється в трьох варіантах і різних розмірах, навчений на мільярдах токенів, забезпечуючи стабільні покоління з до 100 000 токенів контексту. SageMaker JumpStart пропонує доступ до низки базових моделей, вк...