Навчання лінійної регресії опорних векторів (SVR) викликає труднощі через те, що функція втрат не піддається обчисленню. Використання оптимізації рою частинок (PSO) виявилося більш ефективним, ніж еволюційні алгоритми для навчання лінійних SVR-моделей.
Створення персоналізованого досвіду підвищує залученість і лояльність. Amazon Personalize використовує ML для створення індивідуальних рекомендацій, оптимізуючи процес за допомогою практики MLOps.
СОП мають вирішальне значення в галузях, що регулюються FDA, таких як охорона здоров'я та медико-біологічні науки, для забезпечення відповідності нормативним стандартам. Використовуючи Amazon Bedrock, організації можуть автоматизувати приведення СОПів у відповідність до мінливих нормативних вимог, оптимізуючи процеси і скорочуючи ресурси.
Лео Ентоні Селі з Массачусетського технологічного інституту розглядає упередженість даних для навчання ШІ, висвітлюючи недоліки та пропонуючи рішення для більш точних моделей. Він наголошує на важливості навчання студентів ретельній оцінці даних, щоб запобігти упередженості в застосуванні ШІ.
Салман Рушді попереджає на фестивалі Hay: ШІ бракує гумору, але якщо він напише смішну книжку, «нам кінець».Рушді зізнається, що уникає ШІ, вважаючи, що автори в безпеці, поки ШІ не зможе створювати гумор.
Радіоведучий замінений аватарами та художник скопійований Midjourney - наслідки заміни ботами. Матеуш Демський ділиться своїм досвідом.
Адвоката Річарда Беднара зі штату Юта оштрафували за використання ChatGPT для посилання на неіснуючу судову справу у подачі документів. Апеляційний суд штату Юта виявив неправдиві посилання, що призвело до вибачень з боку Беднара.
Платформа Dreamcatcher від ZURU Tech спрощує проектування та будівництво будівель за допомогою штучного інтелекту, дозволяючи користувачам замовляти та збирати цілі будівлі. Співпрацюючи з AWS, ZURU реалізувала генератор тексто-поверхових планів з використанням великої мовної моделі для точного створення дизайну.
ФБР перевіряє, як підставна особа Сьюзі Вайлз, керівника апарату Білого дому, використовувала штучний інтелект для зв'язку з законодавцями. Особистий мобільний телефон Вайлз зламали, закликаючи одержувачів ігнорувати несанкціоновані повідомлення.
Організації застосовують структуровані підходи до розгортання генеративного ШІ з Amazon Bedrock, пропонуючи високопродуктивні моделі від провідних компаній, що займаються розробкою ШІ. Amazon Bedrock пропонує функції Model Share і Model Copy для спрощення розробки ШІ, забезпечуючи співпрацю та безпеку протягом усього життєвого циклу моделі.
Короткий зміст: Генеративні програми ШІ - це складні системи, що включають робочі процеси, інструменти та API. Організації застосовують уніфіковані підходи для спрощення розробки, масштабування операцій та оптимізації витрат.
Amazon OpenSearch пропонує сторонні ML-конектори, такі як Amazon Comprehend, для доповнення даних. Дізнайтеся, як визначати мови та виконувати семантичний пошук за допомогою Amazon Bedrock в OpenSearch.
Проекти Amazon SageMaker спрощують життєвий цикл ML за допомогою Terraform Cloud, усуваючи залежність від CloudFormation. Механізм AWS Service Catalog для Terraform Cloud дозволяє безпосередньо розгортати проекти SageMaker.
Інструмент штучного інтелекту визначає найкращих кандидатів на лікування абіратероном, знижуючи ризик смерті на 50% при найпоширеніших видах чоловічого раку в усьому світі. Абіратерон, який називають «революційним препаратом», продовжив життя багатьом хворим на рак передміхурової залози на пізніх стадіях.
Article: "Matrix Inverse Using Newton Iteration with C#" in Microsoft Visual Studio Magazine explores the complexities of computing a matrix inverse. The Newton iteration algorithm is presented as a simple yet customizable solution, despite its slower performance compared to other methods.