Теплові карти Wall Street Journal показують вплив вакцин на хвороби в США. Функція pcolormesh() з Matplotlib відтворює теплову карту кору, демонструючи можливості сторітелінгу даних.
FloTorch порівняв моделі Amazon Nova з GPT-4o від OpenAI і виявив, що Amazon Nova Pro швидший і економічно ефективніший. Amazon Nova Micro та Amazon Nova Lite також перевершили GPT-4o-mini за точністю та доступністю.
FoodSavr, рішення, що використовує генеративний ШІ на AWS, рекомендує рецепти на основі вмісту холодильника та продуктів, термін придатності яких закінчується в місцевих магазинах, зменшуючи харчові відходи та заощаджуючи гроші. Використовуючи Amazon Rekognition та Amazon Bedrock, користувачі можуть завантажувати зображення холодильника, щоб отримувати персоналізовані рецепти та пропозиції най...
Перехід від аналітика даних до науковця даних може бути розумним кар'єрним кроком. Марина з Amazon надає поради щодо навичок, ресурсів та стратегій для досягнення успіху.
Регресія опорних векторів (SVR) з лінійним ядром карає викиди більше, ніж близькі точки даних, що контролюються параметрами C та епсилон. SVR, хоч і складна, але дає результати, подібні до звичайної лінійної регресії, що робить її менш практичною для лінійних даних.
Ентузіасти експериментують зі штучним інтелектом для відтворення класичних аркадних ігор, але результати неоднозначні. Чат-бот Grok від Microsoft, Google та xAI дає змогу створювати віртуальні світи та клони старих аркадних ігор, як-от репліка Pac-Man.
Технооптимізм знову в моді серед мільярдерів, але чи можуть ліві запропонувати власне бачення майбутнього? У 2022 році вірусним став маніфест про максимальне прискорення технологічного прогресу, який пророкує наступну еволюцію свідомості.
RAG і Fine-Tuning - це два методи вдосконалення великих мовних моделей, таких як ChatGPT і Gemini, що дозволяють отримати доступ до зовнішніх джерел знань для пошуку актуальної інформації без перенавчання. RAG покращує вхідні дані шляхом отримання зовнішніх даних, тоді як Fine-Tuning адаптує модель до конкретних вимог, революціонізуючи можливості LLM для різних застосувань.
Демонструє еволюційне навчання лінійної регресії за допомогою C#. Використовує нейронну мережу для генерації синтетичних даних. Еволюційний алгоритм перевершує традиційні методи навчання за точністю.
Microsoft і Google представили нові моделі штучного інтелекту, що імітують світи відеоігор, а інструмент Muse від Microsoft обіцяє революціонізувати розробку ігор, дозволивши дизайнерам експериментувати зі згенерованими штучним інтелектом ігровими відеороликами, заснованими на реальних ігрових даних з Ninja Theory's Bleeding Edge.
Моделі DeepSeek-R1 на Amazon Bedrock Marketplace демонструють вражаючу продуктивність у математичних тестах. Оптимізуйте моделі мислення за допомогою швидкої оптимізації на Amazon Bedrock для отримання більш лаконічних слідів мислення.
Структура команди з обробки даних має вирішальне значення для ефективного використання даних та штучного інтелекту. Централізовані команди можуть стати вузькими місцями без належної інтеграції експертизи домену.
GPT-3 викликав інтерес до великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT. Дізнайтеся, як LLM обробляють текст за допомогою токенізації та нейронних мереж.
Дослідники борються з хибною регресією в аналізі часових рядів - критично важливою проблемою, яку часто ігнорують, але яка має реальні наслідки. Розуміння цієї концепції є життєво важливим для економістів, дослідників даних та аналітиків, щоб уникнути хибних висновків у своїх моделях.
ШІ важко розрізняти схожі породи собак через переплутані ознаки. PawMatchAI використовує унікальний екстрактор морфологічних ознак, щоб імітувати те, як люди-експерти розпізнають породи, зосереджуючись на структурованих ознаках.