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.

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.

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...

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.

Канада бореться з крадіжками автомобілів за допомогою заборони Flipper Zero та споживчих хакерських пристроїв

Прем'єр-міністр Канади Джастін Трюдо бореться з викраденням автомобілів, націлившись на Flipper Zero - пристрій з відкритим вихідним кодом, який використовується для викрадення транспортних засобів шляхом копіювання бездротових сигналів. Агентство інновацій, науки та економічного розвитку Канади планує заборонити цей пристрій і співпрацювати з правоохоронними органами, щоб вилучити його з кана...

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...

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...

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...

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.

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.

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.

Автоматизація виявлення несприятливих подій: Використання великих мовних моделей на Amazon SageMaker

У 2021 році фармацевтична промисловість згенерувала 550 мільярдів доларів доходу в США, а до 2022 року прогнозовані витрати на діяльність з фармаконагляду становитимуть 384 мільярди доларів. Для вирішення проблем моніторингу небажаних явищ розроблено рішення на основі машинного навчання з використанням Amazon SageMaker та моделі BioBERT від Hugging Face, що забезпечує автоматизоване виявлення ...

Топ відео для перегляду: