Компанії інвестують у команди з науки про дані, щоб використовувати системи машинного навчання для досягнення кращих результатів. MLOps застосовує принципи DevOps для безперервної роботи великомасштабних систем машинного навчання для покращення співпраці та автоматизації.
Передбачити майбутнє складно, але аналіз часових рядів може допомогти зробити точні прогнози. Вивчіть ключові концепції та методи за допомогою Python зі статистичними моделями.
Amazon Q Business - це асистент на основі штучного інтелекту, який допомагає підприємствам розкрити цінність даних і оптимізувати завдання. Інтеграція з Microsoft SharePoint підвищує продуктивність і співпрацю, надаючи миттєві відповіді, прискорюючи пошук, спрощуючи створення контенту, автоматизуючи робочі процеси та покращуючи взаємодію.
ШІ-системи AlphaProof та AlphaGeometry 2 від Google DeepMind вразили, розв'язавши чотири задачі IMO, майже досягнувши рівня золотої медалі. AlphaProof використовує навчання з підкріпленням у Lean, тоді як AlphaGeometry 2 - це вдосконалена модель розв'язання геометричних задач на основі Gemini.
Нові ШІ-системи AlphaProof та AlphaGeometry 2 ледь не виграли золото на глобальній олімпіаді з математики, розв'язуючи складні задачі. Прорив Google DeepMind наближає ШІ до перемоги над найкращими математиками-людьми.
OpenAI тестує SearchGPT, пошукову систему на основі штучного інтелекту, яка кидає виклик домінуванню Google. Запуск з обраними користувачами, з метою більш широкого розгортання.
ML Model Registry організовує роботу ML-команд, полегшуючи обмін моделями, версіювання та розгортання для швидшої співпраці та ефективного управління моделями. Weights & Biases Model Registry впорядковує діяльність з ML за допомогою автоматизованого тестування, розгортання та моніторингу, підвищуючи продуктивність та ефективність.
Оцінювання має вирішальне значення для розуміння продуктивності моделі ШІ. Продукт-менеджери повинні керувати процесом оцінювання, щоб узгодити цілі моделі з користувацьким досвідом.
Короткий зміст: Дізнайтеся про зменшення розмірності за допомогою нейронного автокодера в C# з журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Зменшені дані можна використовувати для візуалізації, машинного навчання та очищення даних, порівнюючи їх з естетикою побудови масштабних моделей літаків.
Дотримання нормативних вимог у фінансовій сфері має вирішальне значення для захисту людей, установ та економіки. Використання таких інструментів, як Weights & Biases, може допомогти в управлінні розгортанням ШІ та забезпеченні дотримання регуляторних стандартів, сприяючи справедливості та прозорості у фінансовому секторі.
Дізнайтеся, як створити інтерактивного чат-бота, використовуючи потокове мовлення за допомогою інструментів з відкритим вихідним кодом, таких як Burr і FastAPI, для безперешкодної взаємодії з користувачем. Потокова передача тексту слово за словом може зробити додатки зі штучним інтелектом більш привабливими та чуйними, покращуючи взаємодію з користувачем та його досвід.
Інструменти штучного інтелекту революціонізують прогнозування погоди, аналізуючи багаторічні дані для точних і швидких прогнозів. Традиційні методи покладаються на складні рівняння та реплікацію сітки атмосфери, тоді як прогнози ШІ зосереджуються на довгостроковому аналізі даних.
Захист персональних даних (PII) має вирішальне значення для довіри споживачів. Amazon Lex та CloudWatch пропонують рішення для виявлення та маскування конфіденційних даних, зменшуючи ризик їх витоку в журналах та стенограмах.
Z Flip 6 від Samsung може похвалитися більшим акумулятором, покращеною камерою та вдосконаленими функціями штучного інтелекту. Компактний дизайн розкладачки вміщує телефон з великим екраном у витончений корпус, пропонуючи високотехнологічний досвід для користувачів у 2024 році.
Модель синтезу текст-відео Runway Gen-3 Alpha створює кліпи у форматі HD з підказок. Вона чудово поєднує концепції, але має проблеми з узагальненням за межами навчальних даних.