Впровадження штучного інтелекту - це трансформаційний шлях, подібний до діджиталізації. Успіх означає використання нових можливостей завдяки технології штучного інтелекту.
Amazon SageMaker тепер дозволяє користувачам реєструвати моделі ML за допомогою карток моделей, спрощуючи управління та прозорість для галузей з високими ставками. Інтеграція карток моделей з Реєстром моделей спрощує управління моделями та процеси їхнього затвердження, що сприяє кращому прийняттю рішень.
Світовий ринок ВПО стрімко зростає, а моделі Claude від Anthropic та Amazon A2I забезпечують надійні конвеєри обробки багатомовних документів, підвищуючи точність і якість вилученої інформації. Це рішення поєднує в собі штучний інтелект, безсерверну оркестровку та людський інтелект для ефективного вилучення, перевірки та зберігання багатомовного контенту.
Технологія візуального пошуку в електронній комерції покращує пошук продуктів, дозволяючи користувачам шукати за допомогою зображень. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні моделі штучного інтелекту для генеративних програм штучного інтелекту, що підвищують точність пошуку та покращують користувацький досвід.
Реалізація регресії k-найближчих сусідів з нуля за допомогою Python на синтетичних даних, демонструючи точність прогнозування в межах 0,15. Валідація з модулем scikit-learn KNeighborsRegressor для зіставлення результатів, що демонструє простоту та ефективність алгоритму.
Намагання Ілона Маска забезпечити безпеку ШІ може вплинути на адміністрацію Трампа, вважає Макс Тегмарк. Вплив Маска може призвести до посилення стандартів для штучного інтелекту.
Agmatix використовує передові технології штучного інтелекту для стандартизації даних для прийняття обґрунтованих рішень у сільському господарстві, підвищення врожайності та сталого розвитку. Використовуючи сервіси Amazon Bedrock та AWS, Agmatix прискорює науково-дослідницьку діяльність для розробки більш врожайного насіння та стійких молекул для світового сільського господарства.
Додаток NVIDIA, який запускається сьогодні, пропонує користувачам GeForce RTX центр керування графічним процесором з можливостями штучного інтелекту та ексклюзивними додатками. NVIDIA RTX Remix та покращення відео зі штучним інтелектом - це лише деякі з функцій, включених у цю платформу-компаньйон, що змінює правила гри.
Демонстрація методів швидкого проектування за допомогою LLM для точного аналізу табличних даних. Використання GTL з моделями Llama від Meta в Amazon SageMaker для роботи з наборами даних фінансової індустрії.
Лабораторія DeCoDE з Массачусетського технологічного інституту розширює межі машинобудування, поєднуючи машинне навчання та генеративний ШІ для підвищення точності проектування. Їхній проект Linkages демонструє у 28 разів вищу точність і в 20 разів швидші результати, ніж попередні методи, що свідчить про потенціал для ширшого застосування в інженерії.
Генеративний ШІ дозволяє ефективно створювати персоналізований маркетинговий контент, підвищуючи залученість і продажі. Агенти Amazon Bedrock Agents дають можливість маркетологам створювати персоналізовану рекламу з індивідуальним креативним контентом і цільовою сегментацією клієнтів.
Технологія штучного інтелекту в австралійській нерухомості викликає етичні занепокоєння, оскільки філія LJ Hooker використовує ChatGPT для створення оманливих оголошень. Експерт галузі попереджає, що передові технології нагадують «майже наукову фантастику».
Розробники прагнуть зробити моделі ШІ більш доступними, зменшуючи високоточні ваги з плаваючою комою до низькоточних цілочисельних ваг. Квантування спрощує процес, відображаючи діапазони та демонструючи рівномірні кроки квантування цілих чисел.
Роботи від Toyota та Yaskawa революціонізують виробництво в Японії за допомогою технології цифрових двійників від Rikei Corporation та AI-платформ NVIDIA. Seven & i Holdings також використовує симуляції цифрових двійників для покращення обслуговування клієнтів у роздрібній торгівлі.
Навчання лінійної регресійної моделі можна здійснити за допомогою нормального рівняння або градієнтного спуску, причому останній вимагає налаштування параметрів. Щоб спростити цей процес, було використано евристичний підхід для пошуку оптимальних коефіцієнтів та значень зсуву в демонстраційній програмі на C#, яка прогнозує дохід на основі різних факторів.