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

Google інвестує 5 млрд фунтів стерлінгів у розвиток штучного інтелекту у Великобританії напередодні візиту Трампа

Google інвестує 5 млрд фунтів стерлінгів у Великобританію протягом 2 років у послуги штучного інтелекту, відкривши центр обробки даних у графстві Хартфордшир. Очікується, що це створить тисячі робочих місць і сприятиме розвитку британської економіки, — Рейчел Рівз.

Оптимізація Poe від Quora за допомогою Amazon Bedrock

AWS Generative AI Innovation Center та Quora співпрацюють з метою оптимізації розгортання мультимодельних рішень за допомогою уніфікованої інфраструктури API-обгортки, що скорочує час розгортання та інженерні зусилля. Система Poe від Quora інтегрує понад 30 моделей Amazon Bedrock, демонструючи зручну для користувача платформу штучного інтелекту з різноманітними можливостями.

Розрив у рівні добробуту збільшується: вплив штучного інтелекту на нерівність доходів

Масштабні прибутки Palantir у другому кварталі демонструють вплив штучного інтелекту на економіку, обіцяючи безпрецедентний ріст та ефективність. Революція штучного інтелекту, яку підтримують такі технологічні гіганти, як Palantir, має потенціал перетворити наш світ та стимулювати економічний прогрес.

Революціонізуйте зміни вмісту ISO-рейтингу за допомогою Verisk та Amazon Bedrock

Rating Insights від Verisk, що працює на базі Amazon Bedrock та генеративної штучної інтелекту, оптимізує аналіз змін ISO ERC, покращуючи доступність для користувачів та оперативну ефективність. Проблеми ручного завантаження та неефективного пошуку даних вирішуються за допомогою діалогового інтерфейсу користувача, що скорочує час аналізу та покращує підтримку клієнтів.

Опанування ефективності ШІ: закони масштабування для навчання LLM

Дослідники з MIT та MIT-IBM Watson AI Lab розробили посібник з вибору невеликих моделей та оцінки законів масштабування для великих мовних моделей, оптимізуючи розподіл бюджету для надійних прогнозів продуктивності. Закони масштабування дозволяють приймати кращі рішення щодо попереднього навчання та демократизують цю галузь, даючи можливість дослідникам, які не мають великих ресурсів, розуміти...

Покращення лінійної регресії за допомогою двосторонніх взаємодій у JavaScript

Лінійна регресія з двосторонніми взаємодіями може обробляти складні дані, забезпечуючи кращу інтерпретованість, ніж передові методи. Демонстрація з використанням даних, згенерованих нейронною мережею в середовищі node.js, продемонструвала високу точність.

Поліпшення візуалізації здоров'я плода за допомогою машинного навчання

Програма Fetal SMPL Массачусетського технологічного інституту використовує машинне навчання для створення точних 3D-моделей плодів на основі результатів МРТ-сканування, що допомагає в діагностиці та вимірюванні. Цей інноваційний підхід демонструє багатообіцяючі результати в точному прогнозуванні розміру та положення плода, що потенційно може революціонізувати пренатальну допомогу.

Множення матриці на вектор у C#

Python/NumPy дозволяє множити 2D-матрицю та 1D-вектор. C# вимагає явного перетворення для виконання тієї ж операції. Для отримання правильних результатів слід синхронізувати форми та довжини.

Величезний центр обробки даних Google в Ессексі: проблема викидів вуглецю

Новий «гіпермасштабний центр обробки даних» Google в Турроку, Ессекс, буде викидати понад 500 000 тонн CO2 щорічно. Цей величезний об'єкт стане ключовим гравцем у розширенні потужностей штучного інтелекту у Великобританії.

Опануйте деревоподібні моделі за допомогою однієї слайд-презентації

Короткий зміст: Детальна презентація PowerPoint про нейронні мережі, що еволюціонували до включення деревних методів. Також розглядаються та оцінюються три сюжети науково-фантастичних фільмів, пов'язані з пам'яттю.

Ефективна регресія ядра з JavaScript

Регресія з використанням ядра (KRR) прогнозує значення за допомогою функцій ядра для нелінійних даних. Ітеративна техніка, що використовує стохастичний градієнтний спуск, дозволяє ефективно навчати моделі KRR для великих наборів даних.

AI Genius вибирає Китай замість США

Виховання Сун-Чуна Чжу в сільській місцевості Китаю під час Культурної революції сформувало його пристрасть до штучного інтелекту. Його переїзд до Китаю в 2020 році може вплинути на глобальну гонку в галузі штучного інтелекту.

Привид нашої іграшки з штучним інтелектом

Grem, іграшка на базі штучного інтелекту, розроблена Curio спільно з Grimes, «вивчає» особистість вашої дитини через розмови. Створена як альтернатива екранному часу для дітей, вона є частиною зростаючого ринку іграшок на базі штучного інтелекту.

Опанування візуалізації даних для машинного навчання

Торстен Клеппе ділиться експертними знаннями про сучасні методи візуалізації даних для систем машинного навчання у своєму PDF-документі. У статті детально розглядаються питання вибору кольорів, фонових ліній, непрозорості, розміру ліній та форми.