Керолайн Улер обговорює революцію даних у біології та потенціал машинного навчання для відкриття нового розуміння біологічних систем. Такі досягнення, як секвенування ДНК та моделі зору, формують нову еру в біології, надихаючи на інноваційні дослідження в галузі машинного навчання.
Синтетичні дані імітують реальні дані для штучного інтелекту, захищаючи конфіденційність та прискорюючи розробку моделей. Генеративні моделі можуть створювати реалістичні синтетичні дані для різних модальностей, таких як мова, зображення, аудіо та табличні дані.
OpenAI вводить нові заходи захисту для підлітків, які користуються ChatGPT, після судового позову щодо самогубства підлітка. У разі виявлення тривоги під час розмов з чат-ботами ШІ батькам будуть надсилатися сповіщення.
RAG покращує роботу додатків штучного інтелекту, надаючи FM додаткові дані. Amazon Bedrock популярний для впровадження робочих процесів RAG за допомогою Terraform. Це рішення автоматизує ролі IAM та конфігурацію OpenSearch для ефективного управління даними.
Proofpoint інтегрує Amazon Q Business, штучний інтелект-асистент, що підвищує продуктивність на 40% і економить 18 300 годин на рік. Спеціальні додатки оптимізують надання послуг, підвищують кваліфікацію команд і збільшують цінність для клієнтів.
NVIDIA AI Blueprints оптимізує створення 3D-прототипів, генеруючи 20 об'єктів на основі простого текстового запиту. Мікросервіс Microsoft TRELLIS NVIDIA NIM прискорює створення ресурсів на 20%.
OpenAI випустила GPT-OSS, велику мовну модель, яка дозволяє користувачам запускати її локально за допомогою Ollama. Локальне запускання LLM забезпечує економію коштів, надійність та підвищену безпеку, залежно від сценаріїв використання.
Комплексна презентація PowerPoint про нейронні мережі, розширена для включення деревних методів, під назвою «KitchenSink». Науково-фантастичні фільми на тему пам'яті творчо оцінені автором.
Мюррей Дейл та Ігнасіо Ландівар обговорюють вплив штучного інтелекту на творчість та прогнозування погоди. Вони ставлять під сумнів використання штучного інтелекту в особистій самореалізації та висловлюють занепокоєння щодо відсутності відповідальності за результати роботи штучного інтелекту.
Режисер Алекс Прояс прогнозує, що штучний інтелект оптимізує кіноіндустрію, спростить і здешевить проекти, а також забезпечить художню свободу. Незважаючи на побоювання, Прояс вважає, що штучний інтелект принесе користь кінематографістам, спростивши виробничі процеси.
Штучний інтелект, такий як ChatGPT, критикують за створення неточної інформації. Деякі пропонують відмовитися від терміна «slop» при описі їхньої роботи.
Використання кодування «one-over-n-hot» у нейронній мережі для категоріальних змінних показало багатообіцяючі результати з точністю 95%. Однак для остаточних висновків необхідні додаткові випробування.
Лікарі є людьми і схильні до помилок через велике навантаження та обмежені ресурси. Штучний інтелект є перспективним у поліпшенні охорони здоров'я, вирішуючи такі постійні проблеми, як неправильні діагнози та нерівний доступ до медичної допомоги.
У статті розглядаються фактори, що впливають на вибір організаціями платформ штучного інтелекту, підкреслюється важливість бренду, партнерських відносин та ресурсів для розробників. Маккафрі попереджає, що найбільшим ризиком для OpenAI є потенційне погіршення якості ресурсів для розробників, що може призвести до швидкої зміни платформи.
Регресія машинного навчання використовує показники MSE, RMSE та R2 для оцінки моделей прогнозування. Бібліотека Scikit-learn віддає перевагу R2 над простішим MSE для оцінки регресійних моделей.