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

Відкрите навчання MIT: Подорож, що змінює життя

Сербська студентка коледжу Ана Трішовіч завдячує MIT OpenCourseWare за трансформацію своєї кар'єри, яка привела її до посади наукового співробітника в лабораторії FutureTech в Массачусетському технологічному інституті. Шлях Трішовіч від вивчення аналізу даних за допомогою Python до дослідження демократизації штучного інтелекту демонструє вплив відкритих навчальних ресурсів на її міждисциплінар...

Зміна понять у математиці

Адам Кухарський, відомий епідеміолог, заглиблюється у важливість доказів в епоху штучного інтелекту та соціальних мереж. У своїй новій книзі він досліджує, як еволюціонує наше розуміння «доказів» у світі, де інформація та довіра мають першорядне значення.

Технологічні стартапи переосмислюють оборону

Такі компанії з капіталом $1 млрд, як Skydio, що фінансуються венчурним капіталом, трансформують війну за допомогою безпілотників на базі штучного інтелекту. Ця футуристична зброя може кинути виклик традиційним військовим виробникам на полі бою.

Ціна штучного інтелекту: жертвуючи творчістю та дослідженнями

Автоматизація зробила рутинні завдання менш нудними, але якою ціною? Джон Грей з позицій еконігілізму ставить під сумнів переваги технологій, навіть називаючи стоматологію під анестезією «незмішаним благословенням».

ШІ: ключ до медичної революції

AlphaFold від Google DeepMind використовує штучний інтелект для прогнозування білкових структур, революціонізуючи відкриття ліків і вирішуючи біологічні загадки. Ця технологія вже отримала Нобелівську премію і зробила значний прогрес у розумінні складних структур, таких як комплекс ядерних пор.

Освоєння гібридних архітектур

Нова модель ШІ поєднує нейронні мережі, трансформери та морфологічні екстрактори ознак для підвищення точності візуального розпізнавання до 87,89%. CNNs фіксують деталі, морфологічний модуль виділяє критичні ознаки, а багатоголова увага моделює глобальні взаємозв'язки.

3D-реконструкція - це просто: покрокове керівництво

Шлях 3D-реконструкції від 2D- до 3D-моделей складається з важливих етапів для отримання високоякісних результатів. Успішна реконструкція фокусується на меншій кількості зображень, чистішій обробці та ефективному усуненні несправностей, наголошуючи на розумінні процесу створення.

Гамільтонова механіка для генеративного моделювання

Гамільтонова механіка переосмислює динаміку через енергію, що зараз використовується в передовому генеративному ШІ. Вона розділяє прискорення на потоки імпульсу/положення, виявляючи приховану геометричну структуру.

Освоєння регресії ядра Надарая-Ватсона на C#

У блозі обговорюється ядерна регресія Надарайї-Вотсона з використанням ядра радіальної базисної функції, підкреслюється важливість нормалізації значень предикторів. Ключове рівняння ядерної регресії NW включає в себе середньозважене значення цільових значень y на основі значень ядерної функції RBF.

Опанування форматування чернеток TDS

Автори та редактори тепер можуть легко орієнтуватися в процесі публікації завдяки новому посібнику з використання редактора блоків WordPress для The Digital Sandbox. Важливі компоненти, такі як заголовки та субтитри, підкреслюються для безперешкодної роботи над текстом.

Руйнуючи бар'єри: Доступна вища освіта в Пакистані

EduFi пропонує низькопроцентні студентські кредити в Пакистані, що розширює доступ до коледжів для багатьох. Компанія використовує ШІ для кредитного скорингу та систему «Вчись зараз, плати пізніше», що полегшує фінансовий тягар.

Загублені в перекладі: Навігація японсько-китайськими перекладами за допомогою GenAI

Дизайнери Алекс (Цянь) Ван та Елі Руойонг Хонг обговорюють проблеми перекладу висококонтекстних мов, таких як китайська та японська, за допомогою технології Gen AI. Вони розробили розширення для браузера на основі Gen AI, щоб підвищити точність і контекстність перекладу, усуваючи обмеження традиційних інструментів, таких як Google Translate.

Освоєння нейромережевої квантильної регресії на C#

Стаття: «Нейромережева квантильна регресія з використанням C#». Унікальним підходом до регресії машинного навчання є квантильна регресія, особливо корисна для сценаріїв зі значними наслідками недопрогнозування. Використовуючи спеціальну функцію втрат, нейромережева квантильна регресія має на меті передбачити значення до заданого квантиля, пропонуючи перспективний метод точного прогнозування.

Максимізуйте ефективність моделі за допомогою Amazon Bedrock

Amazon Bedrock спрощує створення високоякісних категоріальних базових даних для моделей ML, скорочуючи витрати і час. Використовуючи XML-теги, він створює збалансований набір даних міток, як показано на реальному прикладі прогнозування категорій допоміжних кейсів.