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

Податкова прозорість: Викриття ухильних декларацій

Резюме: Пропозиція щодо підвищення податкової прозорості шляхом оприлюднення всіх податкових декларацій, натхненна скандинавською моделлю. Допитливі сусіди можуть допомогти виявити ухильників від сплати податків серед надбагатих.

Захищаючи творчість: Сила олівця

Захоплююче резюме: Незважаючи на досягнення ШІ, фокус зміщується на доказ людської креативності. Задоволення від олівця на папері та людських слідів поглиблює розуміння навичок художників, яких бракує ШІ.

Оволодіння мистецтвом прогнозування рідкісних збоїв

Авіакомпанія Southwest Airlines зазнала збитків у розмірі $750 млн після 10-денної кризи, коли 2 мільйони пасажирів опинилися в скрутному становищі через каскадний збій, спричинений зимовою погодою. Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили обчислювальну систему для визначення першопричин рідкісних збоїв у складних системах, яку представили на ICLR.

Постраждала від посухи Латинська Америка приваблює технологічних гігантів бумом центрів обробки даних

TikTok планує створити величезний дата-центр у Бразилії для покращення глобальної інфраструктури, використовуючи підводні кабелі для оптимальної продуктивності. Суперкомп'ютерний склад у місті Каукайя, що сприятиме створенню робочих місць та розвитку регіону.

Підвищення ефективності роботи команди за допомогою інтеграції Amazon Q Business із Microsoft 365

Amazon Q Business пропонує безпеку корпоративного рівня та сучасну допомогу зі штучним інтелектом, трансформуючи обробку документів та ефективність робочого процесу завдяки інтеграції з Microsoft 365. Ефективність електронної пошти переосмислено завдяки таким інструментам, як узагальнення, вилучення інформації та контекстно-відповідні пропозиції щодо відповідей в Outlook.

Максимізуйте потужність графічного процесора за допомогою PyTorch

Дізнайтеся, як використовувати потужність вашого графічного процесора Nvidia за допомогою PyTorch, бібліотеки машинного навчання, оптимізованої для роботи з графічними процесорами. Підтримка CUDA в PyTorch дозволяє ефективно маніпулювати тензорами, що робить її ідеальною для високонавантажених обчислювальних задач, які виходять за рамки ML.

Підвищення безпеки в розгортаннях з декількома обліковими записами за допомогою Bedrock і LangChain

Компанії-розробники програмного забезпечення повинні надавати пріоритет конфіденційності даних, впроваджуючи архітектури з декількома обліковими записами, такі як AWS, щоб зберегти конфіденційність і відповідати нормативним вимогам. Управління генеративними можливостями штучного інтелекту, такими як Amazon Bedrock, у багатоакаунтних розгортаннях викликає труднощі, але централізація операцій мо...

Чат-боти зі штучним інтелектом: Новий терапевтичний тренд на Тайвані та в Китаї

Штучний інтелект має потенціал у сфері психічного здоров'я, але залежність від технологій, а не від людської підтримки, створює ризики. Жінка звертається до ChatGPT за розрадою у важкі досвітні години.

Максимізація результатів: Функції бажаності для багатоцільових задач

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.

Революція в обробці документів за допомогою Amazon Bedrock

Onity Group використала Amazon Bedrock, щоб революціонізувати обробку документів в іпотечному обслуговуванні, скоротивши витрати на 50% і підвищивши точність на 20%. Традиційні моделі OCR та ML не справлялися з такими проблемами, як багатослівний текст, непослідовний почерк та виявлення печаток, що спонукало Onity перейти на більш досконале рішення.

Опановуємо функцію Єпанечникова: Працюючі приклади

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.