Функції бажаності в Data Science оптимізують численні метрики елегантно і просто, пояснюючи це на прикладі випікання хліба. Різні типи функцій бажаності дозволяють здійснювати цілісну оптимізацію в Python, забезпечуючи потужний інструмент для вирішення багатоцільових задач.
Страхові компанії стикаються з проблемами при обробці різноманітних неструктурованих даних. Конвеєр мультиагентної співпраці автоматизує збір і перетворення даних, підвищуючи точність аналітики на основі штучного інтелекту.
Функція та ядро Єпанечникова є ключовими інструментами в аналізі даних для вимірювання подібності та оцінки щільності. Приклади ілюструють їх застосування в статистиці та машинному навчанні.
HERE Technologies у партнерстві з AWS GenAIIC створили генеративного помічника для розробників на основі штучного інтелекту, який покращує процес адаптації до самообслуговування Maps API. Інструмент перетворює запити на природній мові в інтерактивні картографічні візуалізації, покращуючи користувацький досвід та залученість.
Сендхіл Муллайнатан, економіст з Массачусетського технологічного інституту, знаходить задоволення від нових ідей, як від смачного печива. Його нестандартне мислення принесло йому численні нагороди, а зосередженість на проблемі фінансового дефіциту сягає корінням у його дитячий досвід.
Автор дослідження попереджає, що здатність ШІ переконувати під час дебатів створює загрозу для чесності виборів через «зловмисників», які, ймовірно, вже використовують інструменти LLM. ШІ не поступається або навіть перевершує людину в переконанні, що викликає занепокоєння експертів щодо потенційних наслідків.
«План дій щодо можливостей штучного інтелекту» Кейра Стармера має на меті інтегрувати ШІ у Великобританії, але критики стверджують, що це лише чергова технологічна бульбашка, яка приносить користь обраним, експлуатуючи чужу працю та дані. Автори книги прямо говорять про потенційне накопичення багатства і заміну якісних послуг штучними замінниками в індустрії ШІ.
Генеративний ШІ на ПК NVIDIA RTX змінює досвід роботи з програмним забезпеченням, а TensorRT для RTX забезпечує більш ніж на 50% вищу продуктивність робочих навантажень ШІ на Windows 11. Windows ML спрощує розгортання ШІ та оптимізує вибір апаратного забезпечення для розробників, забезпечуючи безперешкодну інтеграцію функцій ШІ.
Медичні організації по всьому світу використовують ШІ, робототехніку та цифрових двійників для підвищення точності хірургічних операцій та ефективності робочого процесу. Провідні медичні центри Тайваню, включаючи CGMH і NTUH, співпрацюють з NVIDIA, щоб впроваджувати медичні рішення на основі ШІ, такі як передові інструменти для колоноскопії, для вирішення проблем у сфері охорони здоров'я та по...
Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) представив ШІ як наступну основну технологію, наголосивши на фабриках ШІ та токенах. Партнери NVIDIA по всьому світу використовують платформу CUDA-X для різноманітних додатків, прокладаючи шлях для агентного та фізичного ШІ.
Сер Елтон Джон критикує уряд Великобританії за те, що він розглядає можливість дозволити технологічним компаніям використовувати захищені роботи без дозволу, називаючи це «кримінальним злочином». Він наголошує на важливості не змінювати закон про авторське право на користь компаній зі штучного інтелекту.
Грейсон Перрі заспокоює громадськість щодо можливостей штучного інтелекту, не приховуючи, що його роботи можуть бути використані для навчання. На літературному фестивалі в Чарльстоні художник з гумором претендує на звання «світового чемпіона з культурного привласнення».
ШІ Nostrada від Леона Еміралі дозволяє користувачам взаємодіяти з цифровими версіями всіх членів парламенту Великобританії, включаючи відверту аватарку Веса Стрітінга. За допомогою цієї інноваційної платформи ви можете спілкуватися з АІ-моделями таких політиків, як Кейр Стармер.
Random Forest - це гнучкий і потужний інструмент для прогнозування результатів у різних галузях. Пакет optRF допомагає визначити оптимальну кількість дерев рішень для отримання більш надійних результатів при аналізі даних.
Scuderia Ferrari HP та AWS співпрацюють, щоб революціонізувати аналіз піт-стопів за допомогою машинного навчання, оптимізуючи продуктивність та ефективність у Формулі 1®. AWS допомагає модернізувати процес, автоматизуючи синхронізацію відео та телеметричних даних, що призводить до швидшого аналізу та виявлення помилок.