Startup Station A, заснована випускниками Массачусетського технологічного інституту, спрощує впровадження чистої енергії для бізнесу. Платформа пропонує ринковий майданчик для аналізу, торгів та вибору постачальників, співпрацюючи з великими компаніями, що займаються нерухомістю, для зменшення вуглецевого сліду.
Машинне навчання стимулює мобільну рекламу та ігрову індустрію завдяки нейронним мережам для прогнозування кліків. Провідні гравці, такі як Applovin, інвестують мільярди в залучення користувачів, переходячи на глибоке навчання для підвищення ефективності.
Генеративні асистенти ШІ стикаються з проблемами безпеки при розгортанні на виробництві. AWS надає структуру для оцінки засобів контролю безпеки для різних типів додатків. OWASP Top 10 для LLMs допомагає зрозуміти та зменшити загрози в додатках генеративного ШІ.
Аналітики даних стикаються з плутаниною щодо відмінностей між продуктовою та маркетинговою аналітикою. Продуктова аналітика покращує користувацький досвід, в той час як маркетингова аналітика фокусується на залученні нових користувачів.
Провідні компанії, такі як Microsoft, Oracle і Snap, використовують платформу штучного інтелекту NVIDIA для високопродуктивних і економічно ефективних послуг ШІ. Досягнення NVIDIA в оптимізації програмного забезпечення та платформа Hopper революціонізують ШІ-висновки, забезпечуючи винятковий користувацький досвід та оптимізуючи сукупну вартість володіння.
Практичні проекти машинного навчання показують, які труднощі виникають при переході до виробництва. Оптимізуйте продуктивність моделі, узгодивши функції втрат і метрики з бізнес-пріоритетами.
Дізнайтеся, як підходити до проектів з аналітики даних як професіонал: Визначте проблему, сформулюйте очікування та ефективно підготуйтеся до отримання результативних інсайтів. Чіткі цілі зацікавлених сторін та належне планування є ключовими для успішних проектів з аналізу даних.
Моделі машинного навчання досягли значних успіхів, але їхня складність може перешкоджати інтерпретації. Людські моделі знань пропонують рішення, перетворюючи дані на прості, дієві правила, підвищуючи довіру та простоту використання в різних сферах. Цей підхід особливо цінний для експертів у галузі, таких як лікарі, оскільки дає змогу отримати чіткі висновки зі складних даних для кращого прийня...
Нобелівська робота Джеффрі Хінтона про обмежені машини Больцмана (Restricted Boltzmann Machines, RBM) пояснюється та реалізується в PyTorch. Обмежені Больцманівські машини - це некеровані моделі навчання для вилучення значущих ознак без вихідних міток, використовуючи енергетичні функції та розподіли ймовірностей.
Технології штучного інтелекту, такі як Amazon Lex і Amazon Bedrock, трансформують досвід клієнтів, скорочують час обробки та покращують завдання самообслуговування. Інтеграція LLM з Amazon Lex і Bedrock покращує класифікацію намірів і роздільну здатність слотів, забезпечуючи точну взаємодію з клієнтами.
Ізраїль активізував використання хмарних технологій та інструментів штучного інтелекту Microsoft під час бомбардувань Гази, про що свідчать документи, які просочилися в мережу. Після 7 жовтня 2023 року Microsoft посилила зв'язки з ізраїльськими військовими, надавши їм більше обчислювальних послуг і технічної підтримки на суму щонайменше $10 млн.
Папа Франциск закликав лідерів Давосу уважно стежити за впливом штучного інтелекту на майбутнє людства, попереджаючи про можливу кризу правди. Урядам і бізнесу рекомендується проявляти обережність і пильність, орієнтуючись у складнощах штучного інтелекту.
Автоматизуйте прикріплення кастомних зображень Docker до доменів Amazon SageMaker Studio для підвищення продуктивності та безпеки. Розгорніть конвеєр за допомогою AWS CodePipeline, щоб оптимізувати процес створення та прикріплення зображень.
Генеративні моделі ШІ, такі як AlphaFold та RFdiffusion, трансформують розробку ліків, передбачаючи молекулярні структури. MDGen від MIT пропонує новий підхід, ефективно моделюючи динамічні молекулярні рухи, щоб допомогти в розробці нових молекул для лікування таких захворювань, як рак.
Розробники та підприємства використовують NVIDIA Omniverse та OpenUSD для розвитку фізичного ШІ для автономних машин, таких як роботи та безпілотні автомобілі. NVIDIA Cosmos пропонує генеративні моделі ШІ для швидкого створення синтетичних даних для навчання систем фізичного ШІ, прискорюючи розробку для таких компаній, як Uber та XPENG.