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.

 Ефективний та економічно вигідний ML-висновок за допомогою Amazon SageMaker MME

Amazon SageMaker MME дозволяють динамічно розподіляти обчислювальні ресурси для моделей, заощаджуючи витрати та оптимізуючи ефективність. DJLServing дозволяє масштабувати кожну модель для MME, що не залежать від структури трафіку.

Терагерцовий ідентифікатор: Мініатюрна, захищена від несанкціонованого доступу автентифікація

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили захищену ідентифікаційну мітку з використанням терагерцових хвиль, пропонуючи мініатюрну, дешеву та безпечну автентифікацію для продуктів. Металеві частинки в клеї створюють унікальний візерунок відбитків пальців, а модель машинного навчання виявляє несанкціоноване втручання з точністю 99%.

Побудова самоорганізуючої кластеризації карт на C# для аналізу даних

Основні моменти статті: Кластеризація за методом K-середніх є поширеною, але також використовуються інші методи, такі як DBSCAN, модель гауссової суміші та спектральна кластеризація. Кластеризація на основі самоорганізаційних карт (SOM) створює кластери на основі схожості. Реалізація на C# з використанням набору даних Penguin показує результати кластеризації.

Операція "Кронос": Ліквідовано угруповання вимагачів LockBit

ФБР і АНБ ліквідували банду кіберзлочинців LockBit, яка нападала на такі компанії, як Royal Mail і Boeing. Операція "Кронос" вилучає хакерські інструменти та заарештовує ключових членів угруповання, руйнуючи його діяльність.

Виявлення аномалій за допомогою кластеризації k-середніх за допомогою C#: Розкриваємо техніку кодування One-Over-N-Hot

Основні положення статті: Категорії виявлення аномалій включають табличні дані, зображення та часові ряди. Для табличних даних зазвичай використовують кластеризацію за методом k-середніх та нейронний автокодер. Кодування "один-над-n-гарячим" пропонує унікальне рішення для категорійних даних при кластеризації за методом k-середніх, підвищуючи точність.

Розкриття сили LQ-декомпозиції

Матрична декомпозиція розбиває матриці на компоненти - QR, SVD та LQ. LQ - це спеціальний тип QR-розкладання, який використовується для розв'язування лінійних рівнянь, продемонстрований у програмі на Python.

Виявлення аномалій автокодера в C#: Виявлення прихованих патернів

Автокодер прогнозує вхідні дані, позначаючи аномалії. Реалізований на C#, він виявив ліберального чоловіка з Небраски з доходом 53 000 доларів як найбільш аномального. Модель навчена за архітектурою 9-6-9, що дає уявлення про нейромережеві системи.

 Діаризація зі штучним інтелектом: Революція в локалізації від ZOO Digital

ZOO Digital революціонізує локалізацію контенту завдяки автоматизованій діалогізації за допомогою Amazon SageMaker, скорочуючи ручну працю та час. Компанія ZOO Digital, якій довіряють провідні представники індустрії розваг, прагне здійснювати локалізацію менш ніж за 30 хвилин завдяки масштабованим моделям машинного навчання.

ШІ Gemini від Google: від ультра до професіонала всього за тиждень

Google перевершив сам себе, випустивши Gemini Ultra 1.0, а тепер і Gemini Pro 1.5, заявивши про кращу якість при менших обчисленнях. Gemini 1.5 може похвалитися найдовшим контекстним вікном серед усіх великомасштабних фундаментальних моделей, кидаючи виклик GPT-4 Turbo від OpenAI.

Телекомунікаційна галузь впроваджує генеративний ШІ: опитування виявило ентузіазм і прийняття

Телекомунікаційні компанії впроваджують генеративний ШІ, перевершуючи досягнення 5G. Опитування показує, що впровадження ШІ стрімко зростає, при цьому основна увага приділяється клієнтському досвіду та зростанню доходів.

Опановуємо причинно-наслідковий висновок: Безкоштовний посібник для самонавчання

У сучасному світі, що ґрунтується на даних, вміння робити причинно-наслідкові висновки має вирішальне значення, а Google Trends демонструє зростаючий інтерес до нього. Опануйте цю цінну навичку за допомогою посібника для самонавчання, який підходить для всіх рівнів і професій.

Байєсівська логістична регресія: Прогнозування серцевих захворювань на Python

Дізнайтеся, як розв'язувати задачі бінарної класифікації за допомогою байєсівських методів у Python, зосередившись на побудові моделі байєсівської логістичної регресії за допомогою Pyro. Використовуючи набір даних для прогнозування серцевої недостатності з Kaggle, стаття охоплює EDA, інженерію ознак, побудову моделі та оцінювання, висвітлюючи наявність викидів у даних та використання стандарти...

"Тролінг тролів: Федерали викрили групу здирників

Влада успішно ліквідувала синдикат вимагачів LockBit, захопивши інфраструктуру та розмістивши повідомлення про ліквідацію на сайтах, що ганьблять жертв. Слідчі отримали контроль над доступом до важливих систем, включаючи криптографічно хешовані паролі, продемонструвавши свою хакерську майстерність високого рівня.

Сора: Генератор відео зі штучним інтелектом від OpenAI, що змінює правила гри

OpenAI представляє Sora, революційну модель штучного інтелекту для перетворення тексту у відео, яка створює фотореалістичні HD-відео з письмових описів. Як повідомляється, вона перевершує всі існуючі моделі за точністю, послідовністю та викликає захоплення у технічних експертів.

Топ відео для перегляду: