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

Масштабування низькокодового ШІ: як уникнути пастки автоматизації

Платформи штучного інтелекту з низьким рівнем коду спрощують побудову моделей машинного навчання, але можуть стикатися з проблемами масштабування у виробничих середовищах з високим трафіком. Azure ML Designer і AWS SageMaker Canvas пропонують прості інструменти перетягування, але можуть мати проблеми з управлінням ресурсами і станом при інтенсивному використанні.

Підвищення ефективності піт-стопів з AWS ML

Scuderia Ferrari HP та AWS співпрацюють, щоб революціонізувати аналіз піт-стопів за допомогою машинного навчання, оптимізуючи продуктивність та ефективність у Формулі 1®. AWS допомагає модернізувати процес, автоматизуючи синхронізацію відео та телеметричних даних, що призводить до швидшого аналізу та виявлення помилок.

Оптимізація випадкового лісу: Вибір ідеальної кількості дерев

Random Forest - це гнучкий і потужний інструмент для прогнозування результатів у різних галузях. Пакет optRF допомагає визначити оптимальну кількість дерев рішень для отримання більш надійних результатів при аналізі даних.

Навігація зі штучним інтелектом: запобіжники та оцінка

Guardrails AI впроваджує заходи безпеки, щоб запобігти обговоренню таких делікатних тем, як здоров'я або фінанси, агентами штучного інтелекту, як ChatGPT. Система Guardrails забезпечує етичну реакцію, захищаючи користувачів від шкідливих порад.

Оптимізація розробки штучного інтелекту за допомогою SiMa.ai Edgematic та інтеграції з AWS

SiMa.ai та AWS співпрацюють для ефективного розгортання моделей ML на периферії за допомогою Amazon SageMaker AI та Palette Edgematic. Виявляйте присутність людей та захисне обладнання в режимі реального часу на периферійних пристроях для підвищення безпеки на робочому місці за допомогою оптимізованих моделей виявлення об'єктів.

Друг штучного інтелекту: Чи може Цукерберг вилікувати самотність?

Марк Цукерберг просуває ШІ для людських стосунків, уявляючи собі майбутнє, де люди дружитимуть з алгоритмами. Попри скептицизм, дехто вже заявляє про реальні зв'язки з АІ-терапевтами та чат-ботами.

Фірми, що займаються штучним інтелектом, повинні розкривати інформацію про використання авторського контенту: Лорди розглядають поправку до законопроекту про дані

Нова поправка до законопроекту про дані вимагає від ШІ-компаній розкривати інформацію про використання контенту, захищеного авторським правом, оскаржуючи раніше відхилену версію. Пропозиція колеги Бібана Кідрона спрямована на те, щоб обмежити використання ШІ-компаніями робіт, захищених авторським правом, без дозволу.

Трамп уклав угоду з ОАЕ про найбільший кампус штучного інтелекту за межами США

Об'єднані Арабські Емірати та США підписали угоду про створення великого кампусу штучного інтелекту, що викликало занепокоєння щодо китайського впливу. Угода підкреслює зміни в партнерствах у сфері ШІ за адміністрації Трампа.

Дилема Монті Холу: урок прийняття рішень

Проблема Монті Холу кидає виклик звичайній інтуїції у прийнятті рішень. Вивчаючи різні аспекти цієї головоломки з точки зору ймовірності, ми можемо покращити процес прийняття рішень на основі даних. Залишитися з початковим вибором чи змінити двері? Відповідь може вас здивувати.

Vxceed співпрацює з Amazon Bedrock для безпечних транспортних операцій

Vxceed інтегрує генеративний ШІ у свої рішення, запустивши LimoConnectQ з використанням Amazon Bedrock, щоб покращити взаємодію з клієнтами та підвищити операційну ефективність у безпечному управлінні наземним транспортом. Завдання: збалансувати інновації та безпеку, щоб відповідати суворим регуляторним вимогам для державних установ і великих корпорацій.

Розкриття потенціалу прибутковості фабрик штучного інтелекту

Фабрики штучного інтелекту змінюють економіку сучасної інфраструктури, виробляючи цінні токени у великих масштабах. Пропускна здатність, затримка та якість є ключовими показниками для створення цікавого користувацького досвіду та максимізації потенціалу доходу з кожного токена.

Заряджайте свої моделі: Сила збірки

Пакування та бустінг є важливими методами ансамблю в машинному навчанні, що покращують точність Ансамблювання об'єднує прогнози з декількох моделей для створення потужних моделей, а пакування зменшує дисперсію, а бустінг ітеративно покращує роботу над помилками.