Кембриджське дослідження виявило ефективність ШІ в діагностиці захворювань, що потенційно може скоротити час діагностики целіакії. Целіакія, на яку страждають майже 700 000 людей у Великобританії, часто потребує років для встановлення точного діагнозу.
Amazon Bedrock спрощує створення високоякісних категоріальних базових даних для моделей ML, скорочуючи витрати і час. Використовуючи XML-теги, він створює збалансований набір даних міток, як показано на реальному прикладі прогнозування категорій допоміжних кейсів.
EduFi пропонує низькопроцентні студентські кредити в Пакистані, що розширює доступ до коледжів для багатьох. Компанія використовує ШІ для кредитного скорингу та систему «Вчись зараз, плати пізніше», що полегшує фінансовий тягар.
Amazon SageMaker Canvas пропонує робочі процеси ML без коду, але для деяких проектів можуть знадобитися зовнішні залежності. Дізнайтеся, як включити користувацькі сценарії та залежності з Amazon S3 у робочі процеси SageMaker Canvas для розширеної підготовки даних і розгортання моделей.
Генеративний ШІ на чолі з моделлю SD3.5 Large від Stability AI трансформує створення ігрового середовища завдяки високоякісній генерації різноманітних зображень. Ця інновація прискорює цикли проектування і дає користувачам можливість створювати захоплюючі віртуальні світи, обіцяючи нову еру ігрової творчості за допомогою ШІ.
У потужному романі-антиутопії, номінованому на Жіночу премію, Сара Хуссейн потрапляє до в'язниці за те, що може вчиняти злочини за допомогою системи безпеки зі штучним інтелектом. Попри те, що Сара - звичайна музейна архівістка, її «оцінка ризику» призводить до того, що вона потрапляє до жіночої в'язниці, де її доля перебуває в руках охоронців.
ML Uncertainty: пакет Python для вирішення проблеми відсутності кількісної оцінки невизначеності в популярному програмному забезпеченні ML. Призначений для оцінки невизначеностей у прогнозах за допомогою лише кількох рядків коду, що робить його недорогим в обчислювальному плані і застосовним до реальних сценаріїв з обмеженими даними.
Data Scientist досліджує LangChain та LangGraph для створення агентів штучного інтелекту. Використання n8n для легкого розгортання диспетчерської вежі на базі штучного інтелекту в аналітиці ланцюгів поставок.
Морський консорціум MIT має на меті скоротити викиди парникових газів у морському судноплавстві за допомогою інноваційних технологій та міждисциплінарних досліджень. Очолюваний професорами Массачусетського технологічного інституту Сапсісом і Крістією, консорціум включає ключових гравців галузі та зосереджується на таких сферах, як ядерні технології, автономна робота, кібербезпека та 3D-друк дл...
Amazon SageMaker JumpStart пропонує заздалегідь підготовлені моделі та нові можливості для безпечного створення, управління та налаштування моделей ML. Покращені функції приватного хабу дозволяють підприємствам балансувати між стандартизацією та кастомізацією для успішного впровадження ШІ.
Метод найменших квадратів має важливе значення в машинному навчанні для мінімізації середньоквадратичної помилки. Норма L2 забезпечує плавність і зручність обчислень при оптимізації лінійної регресії.
Досягнення штучного інтелекту, такі як моделі GPT-4o від OpenAI, демонструють потенціал у розумінні та аналізі різних зображень. Тести показують вражаючі можливості обробки складних візуальних даних, пропонуючи зазирнути в майбутнє програм штучного інтелекту.
Перехід до стандартизованого підходу до виклику інструментів ШІ, подібного до REST API, має вирішальне значення для впорядкування галузі. Протокол Model Context Protocol (MCP) має на меті забезпечити контекст для моделей ШІ у стандартний спосіб, демократизуючи виклик інструментів і підвищуючи безпеку системи.
Фінтех-компанія Block, що управляє CashApp, Square і Tidal, закриває майже 800 відкритих робочих місць у рамках другого за рік скорочення, яке торкнеться понад 930 співробітників. Джек Дорсі, співзасновник Twitter, інформує співробітників про майбутні скорочення в електронній пошті під назвою «менший блок».
PawMatchAI на основі штучного інтелекту може ідентифікувати 124 породи собак, аналізуючи структуровані ознаки, такі як пропорції тіла та текстура шерсті, на основі людських методів експертного розпізнавання. На відміну від традиційних CNN, ця модель відокремлює ключові характеристики для більш чіткої інтерпретації, революціонізуючи ідентифікацію порід на основі АІ.