Компанія Clario, лідер у галузі рішень для кінцевих даних для клінічних досліджень, модернізувала генерацію документів за допомогою сервісів штучного інтелекту AWS, щоб оптимізувати робочі процеси. Рішення автоматизує генерацію BRS, скорочуючи трудомісткі ручні завдання та мінімізуючи помилки в документації клінічних досліджень.
Девід Салле використовує штучний інтелект на своїх картинах для отримання диких, розлогих результатів. Чи зможе штучний інтелект сказати щось нове про творчість художника?
AWS пропонує оптимізовані рішення для розгортання великих мовних моделей, таких як Mixtral 8x7B, використовуючи чипи AWS Inferentia та AWS Trainium для високопродуктивного виведення. Дізнайтеся, як розгорнути модель Mixtral на екземплярах AWS Inferentia2 для економічно ефективної генерації тексту.
Палата представників штату Техас, контрольована республіканцями, ухвалить закон, що встановлює обмеження для центрів обробки даних, що може затримати плани Трампа щодо інфраструктури штучного інтелекту. Спільне підприємство Stargate побудує 20 дата-центрів для обчислювальних потужностей ШІ, щоб підвищити конкурентоспроможність США проти Китаю.
Генеративний ШІ, як-от Amazon Web Services (AWS), надає можливості перетворення тексту в SQL для ефективнішого дослідження даних. Реалізація в масштабі підприємства з розширеними інструментами обробки помилок підвищує ефективність запитів до бази даних.
Застосування лінійної регресії з двосторонніми взаємодіями значно підвищило точність прогнозування. Модель досягла 83% точності на навчальних даних і 80% на тестових даних, що свідчить про її ефективність.
Створення веб-додатків з інтеграцією генеративного ШІ є складним завданням, але розбиття його на шари, такі як стек ШІ, може допомогти зорієнтуватися в цьому ландшафті. Такі компанії, як OpenAI, використовують різні рівні, співпрацюючи з Microsoft для створення інфраструктури та веб-скребків для даних, щоб забезпечити роботу таких додатків, як ChatGPT.
Ультраправа ідеологія перетворюється на супрематичний виживання. Рух за корпоративні міста-держави стикається з проблемами, незважаючи на підтримку потужних гравців.
Байєсівські методи пропонують надійне оцінювання параметрів, що виходить за рамки частотних інструментів. Розуміння надійності MCMC-самплерів має вирішальне значення для дослідників даних.
AWS DeepRacer League представляє автономні перегони, а AWS LLM League демократизує машинне навчання за допомогою гейміфікованих змагань. Учасники налаштовують LLM для вирішення реальних бізнес-завдань, демонструючи переваги менших моделей з точки зору ефективності та доступності.
TransPerfect співпрацює з AWS, щоб оптимізувати переклад багатомовного контенту за допомогою моделей Amazon Bedrock AI, підвищуючи ефективність і масштабованість. Співпраця спрямована на оптимізацію робочих процесів, зниження витрат і прискорення доставки контенту для компаній, що розвиваються в глобальному масштабі.
Моделі штучного інтелекту, такі як CNN, імітують людську візуальну обробку, але мають проблеми з причинно-наслідковими зв'язками. Незважаючи на те, що вони перевершують людину в деяких завданнях, їм не вдається узагальнювати класифікацію зображень, виділяючи обмеження.
nTop, заснована Бредлі Ротенбергом, пропонує дизайнерам швидкі інноваційні інструменти, використовуючи графічні процесори для паралельної обробки та штучного інтелекту. Компанія Ocado використала програмне забезпечення nTop для швидкого перепроектування своїх роботів, зменшивши їхню вагу на дві третини та заощадивши час і витрати.
Значення Шейплі вимірюють важливість предиктора в ML-моделях, оцінюючи його за допомогою інструменту SHAP у Python. Синтетичний аналіз даних дає уявлення про точність моделі та значущість змінних.
Короткий зміст: У статті обговорюються людські аспекти машинного навчання, підкреслюється важливість комунікації та розуміння кінцевих користувачів. Вона також висвітлює роль інженерів AI/ML, команд MLOps і зацікавлених сторін у створенні цінних додатків.