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

Подолання обмежень штучного інтелекту

Великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, вражають у загальних темах, але мають проблеми у спеціалізованих галузях, таких як фінанси, через брак реального розуміння. Штучний інтелект (ШІ) часто є штучною імітацією інтелекту (ШІ) у складних галузях, що призводить до потенційної шкоди та фінансових втрат.

Пристрої Big-IP вразливі до вторгнень

Критичні уразливості в BIG-IP Next Central Manager від F5 роблять топ-мережі вразливими до вторгнень. Хакери націлені на пристрої, що використовуються компаніями зі списку Fortune 50 для балансування навантаження та шифрування.

Знайомство з Quadtrees та GeoHash

Управління геоданими для ефективного пошуку в реальних додатках має вирішальне значення. Створення індексів на стовпчиках координат може значно прискорити процес пошуку.

Оптимізація управління у сфері протидії відмиванню коштів: Amazon SageMaker + DataZone

Amazon SageMaker та Amazon DataZone інтегрувалися, щоб спростити управління, співпрацю та управління даними для бізнесу. Нові можливості включають управління проектами, управління інфраструктурою та управління активами для спрощення життєвого циклу ВК.

Розкриваємо можливості ML-моделей: Посібник з реєстру

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.

ШІ виявив 40 підроблених творів мистецтва на eBay

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.

Пом'якшення модельного ризику у фінансах

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.

Освоєння MLOps: версіонування даних і моделей

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.

Spybot: Чат-бот зі штучним інтелектом від Microsoft для шпигунства

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.

Забезпечення комплаєнсу: Штучний інтелект у фінансах

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.

Захист мобільних даних за допомогою федеративного навчання

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...

Фактор страху: ШІ в реаліті-шоу

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.

Зламуючи код: Штучний інтелект у виявленні банківського шахрайства

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.

Освоєння MLOps: основи відстеження експерименту

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.