У цій статті автори обговорюють теорію та архітектуру графових нейронних мереж (ГНМ) і висвітлюють появу графових трансформаторів як тенденцію в графовому МН. Вони досліджують зв'язок між ГНМ і трансформаторами, показуючи, що ГНМ з віртуальним вузлом може імітувати трансформатор, і обговорюють переваги та обмеження цих архітектур з точки зору виразності.
Генеративні змагальні мережі (GAN) зробили революцію в ШІ, генеруючи реалістичні зображення і мовні моделі, але їхнє розуміння може бути складним. Ця стаття спрощує GAN, зосереджуючись на генеруванні синтетичних даних математичних функцій, і пояснює різницю між дискримінативними та генеративними моделями, які складають основу GAN.
Великі мовні моделі (ВММ), такі як GPT-4, LLaMA-2 і Gemini, використовують новинні статті для навчання, прагнучи відображати реальність. Однак існує етичне занепокоєння, що володарі ШІ можуть відфільтровувати статті, які суперечать їхньому порядку денному, піднімаючи питання про бажану реальність, нав'язану іншим. Tiktoken tokenizer розбиває текст на цілісні токени, сподіваючись, що системи ШІ...
Розвиток правильних навичок є ключовим для того, щоб стати чудовим аналітиком даних, включаючи вільне володіння мовою SQL, основи статистики та глибокі знання предметної області. Ці навички дозволяють аналітикам знаходити креативні рішення, ефективно виконувати якісну роботу та виявляти цінні інсайти.
У статті досліджується значення технології одноклітинного секвенування для розуміння складності геному людини. Вона висвітлює роль методів глибокого навчання у розвитку секвенування одноклітинної ДНК та величезну кількість інструментів, доступних для аналізу даних секвенування одноклітинної РНК.
Довірчі інтервали необхідні в статистиці для оцінки діапазону значень для заданої змінної. Вони забезпечують більш точне представлення істинної статистики, навіть при обмеженому обсязі даних. Центральна гранична теорема відіграє ключову роль у побудові довірчих інтервалів.
Генеративні змагальні мережі (GAN) привернули увагу завдяки своїй здатності генерувати реалістичні синтетичні дані, а також через їх зловживання при створенні глибоких фейків. Унікальна архітектура GAN включає генеративну мережу та мережу суперників, які навчаються досягати протилежних цілей за допомогою дворівневої оптимізації.
Підприємства можуть використовувати текстові вставки, створені за допомогою машинного навчання, для аналізу неструктурованих даних і вилучення інсайтів. Багатомовна модель вбудовування Cohere, доступна на Amazon Bedrock, пропонує покращену якість документів, пошук для додатків RAG та економічно ефективне стиснення даних.
Глибинне навчання (ГН) зробило революцію в згорткових нейронних мережах (ЗНМ) і генеративному ШІ, а пакетна нормалізація 2D (BN2D) стала супергеройською технікою, яка покращує збіжність навчання моделей і продуктивність висновків. BN2D нормалізує розмірні дані, запобігаючи внутрішнім коваріаційним зсувам і сприяючи швидшій збіжності, дозволяючи мережі зосередитися на вивченні складних характер...
Керівники новинної індустрії закликають Конгрес надати правові роз'яснення щодо використання журналістики для навчання асистентів штучного інтелекту, виступаючи проти компаній на кшталт OpenAI, які стверджують, що їхнє використання є добросовісним. Вони пропонують режим ліцензування, щоб забезпечити оплату контенту компаніями великого капіталу, подібно до того, як це роблять центри обміну прав...
ШІ нового покоління змінить процес розробки додатків, що призведе до появи нових компаній, які розробляють штучний інтелект, і зменшить залежність від програмного забезпечення, написаного людиною. Зростає популярність великих мовних моделей (LLM) з відкритим вихідним кодом, що дозволяє невеликим фірмам і приватним особам створювати спеціалізовані моделі та революціонізувати програмну інженерію.
Відкрийте для себе можливості латентного розподілу Діріхле (LDA) для ефективного моделювання тем у машинному навчанні та науці про дані. Дізнайтеся, як LDA можна застосовувати не лише до текстових даних, наприклад, в інтернет-магазинах та аналізі кліків, і як його можна інтегрувати з іншими імовірнісними моделями для персоналізованих рекомендацій.
PGA TOUR розробляє систему відстеження положення м'яча наступного покоління, яка використовує комп'ютерний зір і методи машинного навчання для визначення місцезнаходження м'ячів для гольфу на паттінг-гріні. Система, розроблена Інноваційним центром Amazon Generative AI, успішно відстежує положення м'яча та прогнозує координати його спокою.
У статті обговорюється реалізація обернення матриці за допомогою сингулярного розкладання (SVD) у мові C#. Основні моменти включають рефакторинг функції MatInverseSVD() та різні алгоритми і варіації, що використовуються для обернення матриць.
У цій статті розглядається масштабована платформа MLOps, яка автоматизує робочий процес затвердження та просування ML-моделей за допомогою таких сервісів AWS, як Lambda, API Gateway, EventBridge і SageMaker. Рішення включає в себе етап втручання людини для затвердження моделі перед переходом на наступний рівень середовища.