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.
Генеральний директор Lattice Сара Франклін зіткнулася з негативною реакцією і зупинила плани щодо «цифрових працівників» всього через три дні. Цей інцидент підкреслює небажання людей впроваджувати нові HR-технології.
Amazon Bedrock пропонує керований сервіс з провідними моделями штучного інтелекту для генеративних програм штучного інтелекту, що покращує робочі процеси обробки документів за рахунок автоматизації та надійності. Використовуючи Anthropic Claude 3 Sonnet на Amazon Bedrock, організації можуть досягти ефективного вилучення даних зі сканованих документів, що сприятиме трансформації бізнесу та підв...
AWS представляє Amazon Q Business, чат-асистента зі штучним інтелектом, який інтегрує дані підтримки для отримання корисної інформації. Це рішення впорядковує ІТ-операції, покращує підтримку клієнтів і підвищує ефективність AWS.
Магістри права трансформують створення маркетингового контенту в галузі охорони здоров'я, скорочуючи час генерації з тижнів до годин за допомогою передового ШІ. Інноваційний центр AWS Generative AI розробив систему, яка використовує можливості LLM для підвищення обізнаності про хвороби, забезпечуючи точність і відповідність вимогам завдяки автоматизованій перевірці та функціям перевірки фактів.
Ansys використовує технології NVIDIA для вирішення складних завдань у проектуванні 3D-ІС на конференції з автоматизації проектування. Використовуючи NVIDIA Omniverse і Modulus, інженери Ansys можуть оптимізувати продуктивність і надійність чіпів за допомогою сурогатних моделей на основі ШІ для швидшого моделювання.
Компанії можуть модернізувати роботу з документами за допомогою інтелектуальної автоматизації на AWS, оптимізуючи робочі процеси та підвищуючи точність. ШІ може революціонізувати фінансові процеси, автоматично витягуючи дані з електронних листів, знижуючи витрати і підвищуючи ефективність.
Автоматизація управління ресурсами в навчанні на великих мовних моделях оптимізує ефективність, дозволяючи зосередитися на експериментах та інноваціях. Інтеграція AWS Trainium та AWS Batch пропонує масштабоване, економічно ефективне навчання з поглибленим вивченням зі спрощеною оркестровкою.
80% проектів зі створення штучного інтелекту зазнають невдачі через погані кейси використання або технічні знання. Gen AI спрощує складність, допомагаючи компаніям знаходити цінні застосування. "Скріпки та друзі" досліджують, як штучний інтелект допомагає задовольнити зростаючі потреби клієнтів у підтримці, підкреслюючи важливість вимірювання масштабу проблеми.
McDonald's припиняє тестування штучного інтелекту чат-бота після того, як вірусні відео з помилковими замовленнями викликали занепокоєння. Понад 100 закладів у США відмовляються від автоматизованих систем замовлень.
Хмарна платформа безпеки Wiz, якій довіряють компанії зі списку Fortune 100, використовує інтеграцію штучного інтелекту та Amazon Bedrock для посилення безпеки та скорочення часу на усунення порушень. Графік безпеки Wiz швидко виявляє критичні ризики в хмарних середовищах, надаючи дієві ідеї для проактивного усунення ризиків.
Безперервна інтеграція (CI) та безперервна доставка (CD) трансформують розробку машинного навчання (ML), сприяючи співпраці, якості коду та ранньому виявленню проблем. Автоматизовані процеси в MLOps забезпечують стабільну роботу моделі та швидші ітерації для ефективної розробки моделей машинного навчання.
Штучний інтелект на виробництві революціонізує промисловість по всьому світу, Dell і NVIDIA оголошують про оновлення AI Factory для ефективного розгортання штучного інтелекту в широких масштабах. Генеральний директор Dell Майкл Делл (Michael Dell) підкреслює трансформаційну силу технології штучного інтелекту, яка спрощує та прискорює перехід на ШІ для всіх підприємств.
Гіперпараметри в ML суттєво впливають на продуктивність моделі. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів може підвищити ефективність моделі.
Компанії інвестують у ВК для створення цінності, але стикаються з проблемами у підтримці ефективності. MLOps застосовує принципи DevOps до систем машинного навчання для співпраці, автоматизації та постійного вдосконалення.
Джонатан Раган-Келлі з Массачусетського технологічного інституту є піонером у створенні ефективних мов програмування для складних апаратних засобів, що трансформують програми для редагування фотографій та штучного інтелекту. Його робота зосереджена на оптимізації програм для спеціалізованих обчислювальних блоків, що дозволяє досягти максимальної обчислювальної продуктивності та ефективності.
Джулі Шах, керівник AeroAstro в Массачусетському технологічному інституті, відома своїми роботами зі штучного інтелекту та робототехніки, досліджує майбутнє співпраці людини та робота. Відзначена численними нагородами, вона очолює дослідження генеративного ШІ для більш якісної роботи.
Дізнайтеся, як компанія XYZ здійснила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся про вражаючі результати та майбутні наслідки їхнього інноваційного підходу.
Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся про вплив їхнього продукту на ефективність та задоволеність клієнтів.
Дізнайтеся, як нова технологія безпілотного водіння Tesla революціонізує автомобільну індустрію. Завдяки вдосконаленим алгоритмам штучного інтелекту та найсучаснішим датчикам Tesla прокладає шлях до автономних транспортних засобів.
Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту з презентацією нового безпілотного автомобіля Tesla. Революційний транспортний засіб обіцяє переосмислити майбутнє транспорту.
Відкрийте для себе новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX у розробці нових енергоефективних технологій. Дізнайтеся, як їхній інноваційний підхід революціонізує транспортну та аерокосмічну галузі.
Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту з новою нейронною мережею IBM. Революційні можливості аналізу даних і машинного навчання.
Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своєму революційному продукту. Дізнайтеся про останні досягнення в галузі штучного інтелекту та його вплив на майбутні інновації.
Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в технологічній галузі завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту, що призвела до різкого зростання продуктивності та ефективності. Дізнайтеся, як їхній інноваційний підхід змінює майбутнє автоматизації та машинного навчання.
Моделі штучного інтелекту, такі як GPT-4, повинні точно виокремлювати ключові моменти з телефонних дзвінків про прибутки компаній, відображаючи аналіз провідних журналістів. Автоматизація аналізу прибутку може демократизувати розуміння для всіх інвесторів, вирівнявши ігрове поле.
Федеративне навчання забезпечує конфіденційність даних у навчанні ML, що має вирішальне значення для регульованих галузей, таких як охорона здоров'я. FedML, Amazon EKS та SageMaker використовували для покращення результатів лікування пацієнтів, одночасно вирішуючи проблеми безпеки даних при прогнозуванні серцевих захворювань.
Менеджери, які займаються розробкою програмного забезпечення, стикаються з такими проблемами, як брак технічної експертизи, часові обмеження та ручна робота під час перегляду коду. Amazon Bedrock пропонує рішення з використанням інструментів штучного інтелекту та AWS для спрощення процесу перегляду та затвердження, що дозволяє ефективно впроваджувати зміни коду.
Midjourney банить співробітників Stability AI після виявлення підозрілої активності ботів, які скребуть зображення. Нова політика забороняє агресивну автоматизацію для захисту сервісу синтезу зображень.
Проблеми платформи штучного інтелекту у великих організаціях включають дотримання нормативних вимог, безпеку та масштабованість. Deutsche Bahn використовує Amazon SageMaker Studio для проектів зі штучного інтелекту, завдяки таким перевагам, як співпраця, масштабованість та економічна ефективність.
Автоматизуйте робочі процеси ML за допомогою динамічного фреймворку для Amazon SageMaker Pipelines, що забезпечує відтворюваність, масштабованість і гнучкість. Інтеграція з реєстром моделей покращує управління моделями для відстеження версій та впевненого запуску у виробництво.
Майбутнє роботи: Бачення Массачусетського технологічного інституту для більш справедливої економіки
Ініціатива Массачусетського технологічного інституту "Формування майбутнього роботи", яку очолюють Ачемоглу, Автор і Джонсон, має на меті проаналізувати погіршення якості робочих місць для працівників, які не є випускниками коледжів, і запропонувати справедливі рішення. Тріо планує провести новаторські дослідження, розробити політику, що захищає інтереси працівників, і надихнути молодих дослід...
Основні моменти статті: OpenUSD та NVIDIA Omniverse трансформують робочі процеси в 3D для дизайнерів. Програмне забезпечення Rhino 3D тепер підтримує експорт OpenUSD, що розширює можливості САПР. Такі художники, як Langgner & Schwartz, використовують OpenUSD для безперебійних процесів проектування та досліджень.
ZOO Digital революціонізує локалізацію контенту завдяки автоматизованій діалогізації за допомогою Amazon SageMaker, скорочуючи ручну працю та час. Компанія ZOO Digital, якій довіряють провідні представники індустрії розваг, прагне здійснювати локалізацію менш ніж за 30 хвилин завдяки масштабованим моделям машинного навчання.
Гектор Сюй, колишній студент Массачусетського технологічного інституту, заснував компанію Rotor Technologies, щоб зробити польоти на гелікоптерах безпечнішими шляхом модернізації існуючих гелікоптерів за допомогою автономних технологій. Автономні літальні апарати Rotor можуть літати швидше і довше, ніж безпілотники, і вже проводять демонстраційні польоти.
Ризик смертності в авіації становить 0,11, що робить її одним з найбезпечніших видів транспорту. Вчені Массачусетського технологічного інституту розглядають авіацію як модель для регулювання ШІ в охороні здоров'я, щоб гарантувати, що маргіналізовані пацієнти не постраждають від упереджених моделей ШІ.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизований агент інтерпретації (AIA), який використовує моделі штучного інтелекту для пояснення поведінки нейронних мереж, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі описи та відтворення коду. AIA бере активну участь у формуванні гіпотез, експериментальному тестуванні та ітеративному навчанні, вдосконалюючи своє розуміння інших систем ...
Ця стаття демонструє, як пошук нейронної архітектури може бути використаний для стиснення точно налаштованої BERT-моделі, покращуючи продуктивність і скорочуючи час виведення. Застосовуючи структурне обрізання, можна зменшити розмір і складність моделі, що призведе до швидшого часу відгуку і підвищення ефективності використання ресурсів.
Співпраця Wipro з AWS допомагає організаціям долати труднощі в управлінні ізольованими рішеннями в галузі науки про дані, пропонуючи автоматизацію, масштабованість і якість моделей. Впроваджуючи Amazon SageMaker, компанія Wipro вирішує проблеми співпраці, масштабованості, MLOps та повторного використання для своїх клієнтів.
Автономні машини в робототехніці продемонстрували свої можливості в 2023 році, серед яких варто відзначити розумну коляску зі штучним інтелектом від Glüxkind, систему mGripAI для пакування харчових продуктів від Soft Robotics і робота TM25S від Quanta для інспекції продукції, в усіх з яких використовуються технології NVIDIA.
Операційний прискорювач машинного навчання PwC в Австралії, побудований на власних сервісах AWS, спрощує процес переходу моделей машинного навчання від розробки до масштабного розгортання. Прискорювач включає сім ключових інтегрованих можливостей, які забезпечують безперервну інтеграцію, безперервну доставку, безперервне навчання та безперервний моніторинг кейсів використання машинного навчання.
MLOps має важливе значення для інтеграції моделей машинного навчання в існуючі системи, а Amazon SageMaker пропонує такі функції, як конвеєри та реєстр моделей, щоб спростити цей процес. У цій статті наведено покрокову інструкцію зі створення власних шаблонів проектів, які інтегруються з GitHub та GitHub Actions, що дозволяє ефективно співпрацювати та розгортати моделі машинного навчання.
Метью Шварц (Mathew Schwartz), доцент Технологічного інституту Нью-Джерсі, використовує NVIDIA Omniverse та OpenUSD, щоб допомогти дизайнерам вирішити проблему доступності при проектуванні будівель. Команда Шварца розробила код з відкритим вихідним кодом, який генерує складний графік доступності, забезпечуючи зворотній зв'язок з рухами людини та витратами енергії. За допомогою Omniverse дизайн...