Управління модельними ризиками (Model Risk Management, MRM) у фінансах має вирішальне значення для управління ризиками, пов'язаними з використанням моделей машинного навчання для прийняття рішень у фінансових установах. Weights & Biases може підвищити прозорість і швидкість робочого процесу, зменшуючи потенціал для значних фінансових втрат.
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.
PCA використовується для зменшення розмірності та кластеризації станцій метрополітену Тайбея на основі погодинних даних про трафік. Аналіз моделей руху та кластеризація показують схожість пропорцій пасажиропотоку впродовж дня.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Гіперпараметри в ML суттєво впливають на продуктивність моделі. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів може підвищити ефективність моделі.
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.
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.
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.
Microsoft представила штучний інтелект на базі GPT-4 для американських спецслужб, що забезпечує безпечний аналіз і взаємодію з чат-ботами. Модель штучного інтелекту вирішує проблеми безпеки даних, але чиновники повинні остерігатися потенційних зловживань через обмеження ШІ.
Магістерські програми дають змогу отримати найсучасніші результати з мінімальною кількістю даних. Amazon SageMaker JumpStart спрощує точне налаштування та розгортання моделей для завдань НЛП.