Автоматизація зробила рутинні завдання менш нудними, але якою ціною? Джон Грей з позицій еконігілізму ставить під сумнів переваги технологій, навіть називаючи стоматологію під анестезією «незмішаним благословенням».
Адам Кухарський, відомий епідеміолог, заглиблюється у важливість доказів в епоху штучного інтелекту та соціальних мереж. У своїй новій книзі він досліджує, як еволюціонує наше розуміння «доказів» у світі, де інформація та довіра мають першорядне значення.
Автори та редактори тепер можуть легко орієнтуватися в процесі публікації завдяки новому посібнику з використання редактора блоків WordPress для The Digital Sandbox. Важливі компоненти, такі як заголовки та субтитри, підкреслюються для безперешкодної роботи над текстом.
Проблеми Data Science та машинного навчання ускладнюються розрізненими даними. Інтеграція даних на основі сценаріїв використання є ключовим фактором для успіху ML.
Нова модель ШІ поєднує нейронні мережі, трансформери та морфологічні екстрактори ознак для підвищення точності візуального розпізнавання до 87,89%. CNNs фіксують деталі, морфологічний модуль виділяє критичні ознаки, а багатоголова увага моделює глобальні взаємозв'язки.
AlphaFold від Google DeepMind використовує штучний інтелект для прогнозування білкових структур, революціонізуючи відкриття ліків і вирішуючи біологічні загадки. Ця технологія вже отримала Нобелівську премію і зробила значний прогрес у розумінні складних структур, таких як комплекс ядерних пор.
Гамільтонова механіка переосмислює динаміку через енергію, що зараз використовується в передовому генеративному ШІ. Вона розділяє прискорення на потоки імпульсу/положення, виявляючи приховану геометричну структуру.
У блозі обговорюється ядерна регресія Надарайї-Вотсона з використанням ядра радіальної базисної функції, підкреслюється важливість нормалізації значень предикторів. Ключове рівняння ядерної регресії NW включає в себе середньозважене значення цільових значень y на основі значень ядерної функції RBF.
Шлях 3D-реконструкції від 2D- до 3D-моделей складається з важливих етапів для отримання високоякісних результатів. Успішна реконструкція фокусується на меншій кількості зображень, чистішій обробці та ефективному усуненні несправностей, наголошуючи на розумінні процесу створення.
Кембриджське дослідження виявило ефективність ШІ в діагностиці захворювань, що потенційно може скоротити час діагностики целіакії. Целіакія, на яку страждають майже 700 000 людей у Великобританії, часто потребує років для встановлення точного діагнозу.
Дизайнери Алекс (Цянь) Ван та Елі Руойонг Хонг обговорюють проблеми перекладу висококонтекстних мов, таких як китайська та японська, за допомогою технології Gen AI. Вони розробили розширення для браузера на основі Gen AI, щоб підвищити точність і контекстність перекладу, усуваючи обмеження традиційних інструментів, таких як Google Translate.
Amazon Bedrock спрощує створення високоякісних категоріальних базових даних для моделей ML, скорочуючи витрати і час. Використовуючи XML-теги, він створює збалансований набір даних міток, як показано на реальному прикладі прогнозування категорій допоміжних кейсів.
EduFi пропонує низькопроцентні студентські кредити в Пакистані, що розширює доступ до коледжів для багатьох. Компанія використовує ШІ для кредитного скорингу та систему «Вчись зараз, плати пізніше», що полегшує фінансовий тягар.
Стаття: «Нейромережева квантильна регресія з використанням C#». Унікальним підходом до регресії машинного навчання є квантильна регресія, особливо корисна для сценаріїв зі значними наслідками недопрогнозування. Використовуючи спеціальну функцію втрат, нейромережева квантильна регресія має на меті передбачити значення до заданого квантиля, пропонуючи перспективний метод точного прогнозування.
Amazon SageMaker Canvas пропонує робочі процеси ML без коду, але для деяких проектів можуть знадобитися зовнішні залежності. Дізнайтеся, як включити користувацькі сценарії та залежності з Amazon S3 у робочі процеси SageMaker Canvas для розширеної підготовки даних і розгортання моделей.