Відкрийте для себе можливості передбачення майбутнього за допомогою аналізу часових рядів та прогнозування. Дізнайтеся, як аналізувати тенденції даних і робити точні прогнози за допомогою Python та статистичних моделей.
Дотримання регуляторних вимог має вирішальне значення у фінансовій сфері для захисту клієнтів, установ та економіки. Використання таких інструментів, як Weights & Biases, допомагає забезпечити відповідність фінансових моделей на основі ШІ регуляторним стандартам, сприяючи прозорості та доброчесності в секторі.
Контроль версій має важливе значення як в інженерії програмного забезпечення, так і в машинному навчанні, де версії даних і моделей відіграють вирішальну роль. Це дає такі переваги, як відстежуваність, відтворюваність, відкат, налагодження та співпраця.
Реєстр моделей ВК: Централізований хаб для команд ML для зберігання, каталогізації та розгортання моделей, що забезпечує ефективну співпрацю та безперебійне управління моделями. Weights & Biases Model Registry спрощує розробку, тестування, розгортання та моніторинг моделей для підвищення продуктивності у сфері протидії відмиванню грошей.
Veritone, каліфорнійська компанія зі штучного інтелекту, пропонує потужні ШІ-рішення для обробки медіа тощо. Вони розширюють можливості пошуку медіа за допомогою нових методів штучного інтелекту для покращення користувацького досвіду.
Фахівець доктор Каріна Поповічі використовує штучний інтелект, щоб ідентифікувати до 40 підроблених картин на eBay, включаючи «Моне» і «Ренуара». Передова технологія показує шокуючі результати в автентифікації творів мистецтва.
Магістерські програми дають змогу отримати найсучасніші результати з мінімальною кількістю даних. Amazon SageMaker JumpStart спрощує точне налаштування та розгортання моделей для завдань НЛП.
Розробка моделей машинного навчання схожа на випічку - невеликі зміни можуть мати великий вплив. Відстеження експерименту має вирішальне значення для відстеження входів і виходів, щоб знайти найефективнішу конфігурацію. Організація та ведення журналу експериментів з машинного навчання допомагає не втратити з поля зору те, що працює, а що ні.
Graph Maker - це бібліотека Python, що використовує Llama3 та Mixtral для побудови графів знань з тексту. Бібліотека спрямована на вирішення проблем і була добре сприйнята, завдяки зв'язкам з дослідженнями MIT.
Серіал "Коло" від Netflix представляє чат-бота Макса, який бере участь у змаганнях зі штучним інтелектом, що викликає дискусії про роль ШІ в розвагах. Макс, прикриття для штучного інтелекту, додає новий поворот у реаліті-шоу, піднімаючи питання про використання ШІ в кіно і на телебаченні.
Ефективні стратегії виявлення шахрайства з використанням штучного інтелекту мають вирішальне значення для запобігання фінансовим втратам у банківському секторі. З такими видами шахрайства, як крадіжка персональних даних, шахрайство з транзакціями та шахрайство з кредитами, можна боротися за допомогою розширеної аналітики та моніторингу в режимі реального часу.
Мета досліджує федеративне навчання з диференційованою конфіденційністю для підвищення конфіденційності користувачів шляхом навчання ML-моделей на мобільних пристроях, додаючи шум для запобігання запам'ятовуванню даних. Виклики включають балансування міток і повільне навчання, але нова системна архітектура Meta спрямована на вирішення цих проблем, дозволяючи масштабувати і ефективно навчати мо...
Гіперпараметри в ML суттєво впливають на продуктивність моделі. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів може підвищити ефективність моделі.
Компанії інвестують у ВК для створення цінності, але стикаються з проблемами у підтримці ефективності. MLOps застосовує принципи DevOps до систем машинного навчання для співпраці, автоматизації та постійного вдосконалення.
За арешт «LockBitSupp», який виявився Дмитром Юрійовичем Хорошевим, лідером процвітаючого угруповання здирників LockBit, призначено винагороду в розмірі 10 мільйонів доларів США. Прокуратура встановила, що Хорошев вимагав 500 мільйонів доларів у 2 500 жертв, завдавши мільярдних збитків по всьому світу.