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.

Штучне спостереження: Виявлення злочинів у лондонському метро

Програмне забезпечення для спостереження зі штучним інтелектом використовувалося для моніторингу тисяч людей у лондонському метро, щоб виявити агресивну поведінку, зброю та небезпечні ситуації. Transport for London протестувала 11 алгоритмів, згенерувавши понад 44 000 попереджень, що стало першим випадком поєднання ШІ та відеозаписів у реальному часі для оповіщення персоналу в режимі реального...

Освоєння платформ даних: Основний посібник на 2024 рік

Компанії будь-якого розміру досягають рівнів масштабування даних, які раніше були доступні лише таким гігантам, як Netflix та Uber. Потокове передавання даних та оркестрування даних стали ключовими аспектами побудови сучасної платформи даних.

Розкриваємо можливості LangChain: Створення чат-додатку для складної взаємодії з базами даних SQL

Створіть чат-додаток, використовуючи LangChain, LLMs та Streamlit для взаємодії зі складною базою даних SQL. Розширте можливості чат-бота робити SQL-запити та забезпечте зручний інтерфейс з функціями пам'яті за допомогою Streamlit.

Сем Альтман з OpenAI шукає трильйони, щоб революціонізувати виробництво АІ-чіпів

Генеральний директор OpenAI Сем Альтман прагне залучити від 5 до 7 трильйонів доларів на виробництво мікросхем ШІ, щоб вирішити проблему нестачі графічних процесорів для мовних моделей, таких як ChatGPT і Microsoft Copilot. Олтман пропонує партнерство між OpenAI, інвесторами, виробниками мікросхем і постачальниками електроенергії для створення ливарних цехів для виробництва мікросхем, де OpenA...

Створення АІ-помічника: покроковий посібник з OpenAI + Python

Дізнайтеся, як створити власний штучний інтелект за допомогою асистентів та API для тонкого налаштування OpenAI, у цьому покроковому посібнику. Створіть асистента зі здатністю пошуку знань, наприклад, відповідача на коментарі на YouTube, за допомогою API Assistants.

Google представляє Gemini: нову потужну модель штучного інтелекту та підписку на чат-бота

Компанія Google перейменувала свого асистента Bard на Gemini і запустила найпотужнішу модель штучного інтелекту - Ultra 1.0 - у рамках підписки на неї за 20 доларів на місяць. Номенклатура та доступ до нової моделі можуть заплутати, але вона пропонує різні "двигуни" штучного інтелекту для підвищення продуктивності.

Розкриття потенціалу PCA: спрощення аналізу даних та машинного навчання за допомогою C#

У статті "Аналіз головних компонент (PCA) з нуля за допомогою класичної техніки на C#" у журналі Microsoft Visual Studio Magazine пояснюється, як PCA може зменшити кількість стовпців у наборі даних та його застосування в алгоритмах машинного навчання. У статті також обговорюються труднощі обчислення власних значень і власних векторів і наводиться демонстрація на прикладі підмножини набору дани...

Революція у сфері безпеки польотів на гелікоптерах: Підйом автономних польотів

Гектор Сюй, колишній студент Массачусетського технологічного інституту, заснував компанію Rotor Technologies, щоб зробити польоти на гелікоптерах безпечнішими шляхом модернізації існуючих гелікоптерів за допомогою автономних технологій. Автономні літальні апарати Rotor можуть літати швидше і довше, ніж безпілотники, і вже проводять демонстраційні польоти.

Покращення кінорекомендацій: Розплутування неструктурованих даних за допомогою LLM та керованих словників

Рекомендаційні системи приносять значний дохід, оскільки Amazon і Netflix значною мірою покладаються на рекомендації щодо продуктів. У цій статті досліджується використання контрольованих словників і LLM для покращення моделей подібності в рекомендаційних системах і виявляється, що контрольований словник покращує результати, а створення списку жанрів за допомогою LLM є простим, але створення д...

Автоматизація виявлення шахрайства з іпотечними документами за допомогою детектора шахрайства ML та Amazon

Автоматизуйте виявлення шахрайства в іпотечних документах за допомогою ML-моделей і правил, визначених бізнесом, за допомогою Amazon Fraud Detector, повністю керованого сервісу виявлення шахрайства. Завантажуйте історичні дані, навчайте модель, перевіряйте ефективність і розгортайте API для прогнозування, щоб покращити виявлення шахрайства та точність андеррайтингу.

Зламуючи код: Основні техніки кодування в машинному навчанні

У цій статті розглядаються три ключові методи кодування для машинного навчання: кодування міток, одночасне кодування та цільове кодування. Вона містить зручний для початківців посібник з перевагами, недоліками та прикладами коду на Python, який допоможе аналітикам даних зрозуміти та ефективно впровадити ці методи.

Mr_Vudoo виводить ігри та стрімінг на новий рівень з RTX 4080 SUPER

У цій статті розповідається про Mr_Vudoo, людину цифрового ренесансу та художника студії NVIDIA, який нещодавно придбав відеокарту GeForce RTX 4080 SUPER, щоб покращити свої можливості у створенні контенту. Крім того, Topaz Labs використовує прискорення NVIDIA TensorRT для свого інструменту Remove Tool на основі ШІ, що забезпечує швидшу обробку в порівнянні з іншими пристроями.

Мета діє: Маркування контенту, створеного штучним інтелектом, для прозорості

Meta, материнська компанія Facebook, планує маркувати зображення, створені штучним інтелектом, від інших компаній, таких як OpenAI і Google, щоб підвищити прозорість платформ, таких як Facebook та Instagram. Це рішення було прийнято під час передвиборчої кампанії в США і є частиною більш широких зусиль по встановленню стандартів маркування контенту, створеного за допомогою генеративних моделей...

MIT-Pillar AI Collective: Розширення можливостей інноваторів у галузі штучного інтелекту та науки про дані для комерціалізації

MIT-Pillar AI Collective оголошує шість стипендіатів на весну 2024 року, щоб підтримати аспірантів, які проводять дослідження в галузі штучного інтелекту, машинного навчання та науки про дані для комерціалізації своїх інновацій. Серед стипендіатів - Ясмін Аль-Фарадж (Yasmeen AlFaraj), яка працює над стійкими пластмасами, та Рубен Кастро Орнелас (Ruben Castro Ornelas), який розробляє багатоціль...

Революція в створенні фармацевтичної нормативної документації за допомогою штучного інтелекту: оптимізація процесу CTD

Accenture розробила рішення на основі штучного інтелекту з використанням сервісів AWS для автоматизації трудомісткого процесу створення загальних технічних документів (CTD) для фармацевтичних компаній. Це рішення скорочує час написання на 40-45% і прискорює схвалення нових продуктів, що приносить користь пацієнтам.

Топ відео для перегляду: