Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Магістерські програми вимагають зміни мислення в оцінюванні: від глазурі до пирога. Важливість оцінювання зростає в LLM через меншу кількість ступенів свободи та складність генерації ШІ.

Співробітник технологічної компанії створює демонстрацію лінійної регресії, використовуючи дані, згенеровані нейронною мережею, щоб отримати уявлення про узгодженість дизайну API.

Обернена матриця ітерацій Ньютона була успішно використана в регресії гауссівського процесу для підвищення ефективності, точності та робастності. Демонстрація продемонструвала високий рівень точності прогнозування цільових значень для синтетичних даних зі складною базовою структурою.

Порогове значення є ключовим методом управління невизначеністю моделі в машинному навчанні, що дозволяє втручатися людині в складних випадках. У контексті виявлення шахрайства порогове значення допомагає збалансувати точність і ефективність, відкладаючи невизначені прогнози для перевірки людиною, що сприяє підвищенню довіри до системи.

Нейронні мережі стикаються з проблемами суперпозиції, коли один нейрон представляє декілька ознак. Нелінійність та розрідженість ознак відіграють ключову роль у виникненні суперпозиції.

Лінійна регресія може обробляти нелінійні дані, використовуючи скінченні нормальні суміші. Цей підхід забезпечує гнучкість та інтерпретованість, що робить його потужним інструментом машинного навчання. Моделювання моделі суміші для регресії з вибіркою MCMC показує, як відновлювати компоненти за допомогою байєсівського висновку.

Розуміння функцій втрат має вирішальне значення для навчання нейронних мереж. Перехресна ентропія допомагає кількісно оцінити відмінності в розподілі ймовірностей, що допомагає у виборі моделі.

Моделі машинного навчання можуть надавати інтервали прогнозування для врахування невизначеності результатів, допомагаючи приймати обґрунтовані рішення. Конформне прогнозування пропонує глибокі інтервали прогнозування зі слабкими теоретичними гарантіями, що підвищує точність прогнозів.

Фріда Поллі, новий запрошений інноваційний науковець Массачусетського технологічного інституту, перейшла від нейронауки до підприємництва, ставши співзасновницею успішної компанії pymetrics, що займається розробкою штучного інтелекту. Робота Поллі призвела до створення закону алгоритмічного упередження, а співпраця з Сендхілом Муллайнатаном - до об'єднання поведінкових наук та комп'ютерних нау...

Інструмент штучного інтелекту від Amazon для набору персоналу Міністерства оборони Великої Британії створює ризик ідентифікації персоналу. Інші урядові системи штучного інтелекту викликають занепокоєння щодо витоку даних і потенційних наслідків.

Вчені Массачусетського технологічного інституту випустили Boltz-1 - модель штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, яка конкурує з AlphaFold3 для прогнозування білкових структур. Boltz-1 має на меті прискорити розробку ліків та сприяти глобальній співпраці в галузі біомолекулярного моделювання.

Цифровий світ пропонує підтримку психічного здоров'я через Reddit, а чат-боти зі штучним інтелектом, такі як GPT-4, надають емпатичні відповіді. Дослідження вивчає справедливість та якість підтримки психічного здоров'я на основі штучного інтелекту, висвітлюючи ризики та виклики.

Старшокурсниця Массачусетського технологічного інституту Лара Озкан стала стипендіатом Маршалла 2025 року, продовжуючи навчання в аспірантурі у Великій Британії в галузі біологічних наук та штучного інтелекту. Озкан відзначила свої досягнення в галузі комп'ютерної біології та етики штучного інтелекту, що сприяють покращенню здоров'я жінок за допомогою інновацій.

Машинне навчання регресії випадкового лісу прогнозує значення за допомогою дерев рішень. Демонстраційний приклад на C# показує точність прогнозування синтетичних даних на рівні 0,9250 для навчання та 0,7250 для тесту.

Amazon SageMaker HyperPod підтримує великомасштабні операції ML, дозволяючи декільком користувачам одночасно працювати над навчальними моделями. У статті розглядаються рішення для балансування навантаження на вузли входу в кластерах HyperPod на основі Slurm, що підвищують продуктивність і використання ресурсів.

Фірми, що працюють на ринках капіталу, звертаються до хмарних сервісів AWS та штучного інтелекту для розробки стратегії, покращення виконання та оптимізації управління ризиками. Clearwater Analytics використовує Amazon SageMaker JumpStart для підвищення продуктивності управління активами за допомогою генеративних AI-рішень, що стало важливою віхою в їхній трансформації на основі штучного інтел...

SQLite стає готовою до виробництва базою даних для сучасних веб-додатків, пропонуючи простоту та економічну ефективність. На відміну від клієнт-серверних архітектур, однофайлова система SQLite зменшує складність і витрати на розгортання.

ШІ в охороні здоров'я має на меті зменшити ризик і визначити пріоритети для пацієнтів з високим ризиком, але дослідники закликають до більшого контролю, щоб запобігти дискримінації в інструментах підтримки прийняття рішень щодо догляду за пацієнтами. Зростання кількості пристроїв зі штучним інтелектом, схвалених Управлінням з санітарного нагляду за якістю харчових продуктів і медикаментів США ...

Новий Amazon SageMaker Python SDK представляє клас ModelTrainer, який спрощує навчання ML-моделей завдяки покращеній інтуїтивності, спрощеному режиму сценаріїв та підвищеній гнучкості для розподіленого навчання. Ця еволюція покращує користувацький досвід, полегшуючи перехід від локальної розробки до хмарного навчання завдяки спрощеним конфігураціям та покращеним контрактам з гіперпараметрами.

Data scientists, які переходять на керівні посади, потребують бізнес-навичок, таких як вільне володіння фінансами, щоб керувати ефективними ініціативами в галузі даних. Розуміння фінансових умов може допомогти адаптувати інсайти, підвищити успіх компанії і навіть домовитися про кращу оплату праці. Знання цифр відкриває двері до таких можливостей, як податкові знижки на інвестиції в R&D.

Pixtral 12B, найсучасніша модель мови технічного зору Mistral AI, чудово справляється з текстовими та мультимодальними завданнями, перевершуючи інші моделі. Вона має нову архітектуру з 400-мільйонним візуальним кодером і 12-мільярдним трансформаторним декодером, що забезпечує високу продуктивність і швидкість для розуміння зображень і документів.

Сингулярні значення матриць можна обчислити за допомогою методу SVD, але в роботі C. R. Johnson запропоновано метод нижньої межі для оцінки найменшого сингулярного значення. Ранні гібридні конструкції літаків, що поєднували поршневі двигуни з реактивними, були швидко відкинуті на користь чисто реактивних двигунів через швидкий технологічний прогрес.

Воркшоп для керівників під керівництвом консультанта з науки про дані допомагає компаніям ефективно інтегрувати АІ. На воркшопі представлено план успішної стратегії, який може бути застосований у будь-якій галузі.

Стаття: «Регресія на основі дерева рішень з нуля за допомогою C#» представляє демонстрацію реалізації регресії на основі дерева рішень без рекурсії та вказівників. Точність моделі на навчальних даних є високою, але надмірне припасування є проблемою, яку вирішують за допомогою ансамблевих методів.

Syngenta та AWS співпрацювали над розробкою Cropwise AI на базі Amazon Bedrock Agents, щоб спростити вибір насіння для фермерів та торгових представників. Генеративний ШІ трансформує процес прийняття рішень, пропонуючи персоналізовані рекомендації в масштабі для більш ефективного та точного процесу селекції.

Генеруйте синтетичні дані для регресії машинного навчання за допомогою нейронної мережі із заданими параметрами. Спростіть генерацію складних даних за допомогою настроюваної функції на C#.

Amazon SageMaker Fast Model Loader скорочує час розгортання LLM у 15 разів завдяки потоковому завантаженню ваг моделей з Amazon S3. Ця інновація трансформує розгортання LLM, пропонуючи швидший час завантаження для більш ефективних додатків ШІ.

Вчені Массачусетського технологічного інституту розробляють фотонний чіп для глибоких нейромережевих обчислень, досягаючи високої швидкості та точності. Чіп може революціонізувати глибоке навчання для таких застосувань, як лідар та високошвидкісні телекомунікації.

Перевіряйте моделі машинного навчання за допомогою 12 методів. Виберіть правильний, щоб забезпечити точні прогнози на основі наявних даних.

Open Food Facts використовує машинне навчання для покращення своєї бази даних продуктів харчування, зменшуючи кількість нерозпізнаних інгредієнтів та підвищуючи точність даних. Проект демонструє успіх створення власної моделі, яка перевершує існуючі рішення на 11%.

Агентний ШІ поєднує в собі спеціалізованих агентів для розширення можливостей. Такі великі гравці, як Microsoft і Google, інвестують значні кошти в дослідження агентного ШІ.

Інтеграція Datadog з AWS Neuron оптимізує робочі навантаження ML на екземпляри Trainium та Inferentia, забезпечуючи високу продуктивність та моніторинг у реальному часі. Інтеграція з Neuron SDK забезпечує глибоке спостереження за виконанням моделі, затримками та використанням ресурсів, що сприяє ефективному навчанню та висновкам.

Флагманський продукт Rad AI, Rad AI Impressions, використовує LLM для автоматизації радіологічних звітів, заощаджуючи час і зменшуючи кількість помилок. Їхні ШІ-моделі генерують знімки для мільйонів досліджень щомісяця, приносячи користь тисячам радіологів по всій країні.

Sophos використовує ШІ та ML для захисту від кіберзагроз, налаштовуючи LLM для кібербезпеки. Amazon Bedrock підвищує продуктивність SOC за допомогою рішення Claude 3 Sonnet від Anthropic, що дозволяє боротися з втомою від постійних сповіщень.

Дізнайтеся, як налаштувати конфігурації життєвого циклу для доменів Amazon SageMaker Studio, щоб автоматизувати такі дії, як попередня інсталяція бібліотек і вимкнення непрацюючих ядер. Amazon SageMaker Studio - це перше середовище розробки, призначене для прискорення наскрізної розробки ML, що пропонує настроювані профілі користувачів домену та спільні робочі простори для ефективного управлін...

Короткий зміст: Компроміс між зміщенням та дисперсією впливає на прогнозні моделі, балансуючи між складністю та точністю. На реальних прикладах показано, як недостатнє та надмірне пристосування впливає на продуктивність моделі.

Марзіє Гассемі поєднує свою любов до відеоігор та здоров'я у роботі в Массачусетському технологічному інституті, зосереджуючись на використанні машинного навчання для покращення справедливості у сфері охорони здоров'я. Дослідницька група Гассемі в LIDS вивчає, як упередженість даних про стан здоров'я може вплинути на моделі машинного навчання, підкреслюючи важливість різноманітності та інклюзи...

Медичні LLM-моделі John Snow Labs на Amazon SageMaker Jumpstart оптимізують завдання з медичної мови, перевершуючи GPT-4o в узагальненні та відповідях на запитання. Ці моделі підвищують ефективність і точність для медичних працівників, підтримуючи оптимальний догляд за пацієнтами та результати медичної допомоги.

Amazon DataZone дозволяє організаціям впроваджувати управління даними в масштабах, просуваючи аналітику самообслуговування та інноваційні проекти з протидії відмиванню грошей. Фінансові установи можуть використовувати Amazon DataZone для ефективних маркетингових кампаній, забезпечуючи безпечний доступ до наборів даних клієнтів.

Дебати LLM використовують синтетичні базові дані для навчання більш потужних мовних моделей, що перевершує існуючі методи. Amazon Bedrock полегшує використання різних методів LLM для покращення узгодженості фактів у процесах прийняття рішень.

Короткий зміст: У випуску журналу Microsoft Visual Studio Magazine за листопад 2024 року наведено демонстрацію k-NN регресії з використанням мови C#, відомої своєю простотою та інтерпретованістю. Метод прогнозує числові значення на основі найближчих навчальних даних, а демонстрація демонструє точність і процес прогнозування.

Запропонований малоресурсний метод пояснення для LLM з використанням підходу на основі подібності. Модельно-діагностичний, швидкий і прозорий, доступний на Github.

Побудова системи МД може оптимізувати ціноутворення, спрогнозувати майбутні доходи та покращити процес прийняття рішень за допомогою ELT, моделювання відтоку та інформаційних панелей. Розширені модулі можуть ще більше підвищити створення вартості, надаючи вашій компанії конкурентну перевагу.

Джордан Рудесс дебютував як джембот зі штучним інтелектом в Массачусетському технологічному інституті, продемонструвавши унікальний дует з машиною під час живого концерту. Відома клавішниця співпрацює з дослідниками Массачусетського технологічного інституту, щоб дослідити «симбіотичну віртуозність» у створенні музики в реальному часі.

Короткий зміст: Розробник ділиться досвідом застосування НЛП-моделі для обробки документів чеською мовою, зосереджуючись на ідентифікації об'єктів. Модель була навчена на 710 PDF-документах з використанням ручного маркування та уникненням підходів на основі обмежувальних рамок для підвищення ефективності.

Amazon представляє двійкові вбудовування для Amazon Titan Text Embeddings V2 в Amazon Bedrock і OpenSearch Serverless, що зменшує використання пам'яті та витрати. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та можливості для генеративних додатків ШІ, а OpenSearch Serverless підтримує бінарні вектори для сучасного пошуку за допомогою ML.

Студенти Массачусетського технологічного інституту (MIT) Імін Чен '24 і Вільгельм Гектор були названі стипендіатами Родса 2025 за новаторську роботу в галузі безпеки штучного інтелекту і стали першими громадянами Гаїті, які отримали престижну стипендію. За підтримки викладачів та комітетів Массачусетського технологічного інституту вони продовжать навчання в аспірантурі Оксфордського університету.

Поточні схеми перехресної перевірки з використанням рухомих ящиків можуть вводити в оману. Потрібен новий підхід для кращого пояснення концепції.

Математика в сучасному машинному навчанні розвивається. Зрушення в бік масштабування розширює сферу застосовних математичних галузей, впливаючи на вибір дизайну.

Stability AI випускає Stable Diffusion 3.5 Large на Amazon SageMaker JumpStart, пропонуючи потужні можливості перетворення тексту в зображення. Маючи 8,1 мільярда параметрів, модель дозволяє створювати високоякісні зображення для різних галузей, підвищуючи креативність та ефективність.

Рішення з використанням генеративного штучного інтелекту AWS, такого як Amazon Bedrock і OpenSearch, спрощує оцінку пошкоджень транспортних засобів для страховиків, ремонтних майстерень і менеджерів автопарків. Перетворюючи зображення і метадані в числові вектори, цей підхід спрощує процес і надає цінну інформацію для прийняття обґрунтованих рішень в автомобільній промисловості.

Витрати на хмару впливають на бізнес-операції. Стратегія візуалізації та маркування в реальному часі необхідна для економічно ефективного використання та оптимізації хмарних технологій.

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.

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.

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.

Програма OxML 2024 обговорила перехід від Proof of Concept (PoC) до Proof of Value (PoV) в ШІ, наголошуючи на вимірюваному впливі на бізнес. Реза Хоршіді підкреслив важливість оцінки не лише технічної здійсненності, а й потенційної цінності та впливу систем АІ на бізнес.

У статті представлено нову елегантну ітераційну техніку для обчислення псевдооберненої матриці Мура-Пенроуза. Метод використовує градієнт обчислення та ітераційні цикли для наближення до істинної псевдооберненої, що нагадує методи навчання нейронних мереж.

Zalando вирішує проблеми ціноутворення зі знижками за допомогою алгоритмічних рішень для оптимальних знижок і максимізації прибутку. Підхід «прогнозуй, а потім оптимізуй» використовує минулі дані для визначення попиту на рівні товару та рівня запасів, покращуючи навчальні множини для точних прогнозів, що залежать від знижок.

Генеративний ШІ відкриває нові можливості, але фахівці з обробки даних стикаються з труднощами при розробці інтерфейсу користувача. AWS спрощує створення додатків для генеративного ШІ за допомогою Streamlit і таких ключових сервісів, як Amazon ECS і Cognito.

Генеративний ШІ трансформує аналіз аудіо та відео, витягуючи ідеї та емоції з мовних даних. Великі мовні моделі (LLM) уможливлюють просунутий аналіз настроїв, висновок про персоналії та генерацію контенту з розмов, революціонізуючи бізнес-цінність за допомогою мовної аналітики.

Моделі ML можуть розробляти оптимальні клієнтські подорожі, поєднуючи глибоке навчання з методами оптимізації. Традиційні моделі атрибуції не справляються з цим завданням через позиційну атрибуцію, контекстну сліпоту та статичні значення каналів.

Моделі ШІ, такі як LLaMA 3.1, вимагають великої пам'яті графічного процесора, що ускладнює доступ до них на споживчих пристроях. Дослідження квантування пропонує рішення для зменшення розміру моделі та уможливлення локального запуску ШІ-моделі.

LLM тепер можна запускати локально для підвищення конфіденційності та контролю над налаштуваннями моделі, причому доступні різні розміри. Квантифікація зменшує використання пам'яті, тоді як локальні реалізації виявляються економічно ефективнішими порівняно з хмарними рішеннями.

Модель ізольованого лісу використовує ансамблеве навчання для ефективного виявлення аномалій у високорозмірних даних шляхом ізоляції рідкісних спостережень. Вона випадковим чином вибирає ознаки для ізоляції викидів, що робить її надійною і точною для виявлення аномалій.

Розсекречено мережевий доступ до облікового запису Azure Storage: Дізнайтеся про кінцеві точки служб і приватні кінцеві точки для безпечного обміну даними в корпоративних озерах даних. Дізнайтеся про Azure Backbone, брандмауер облікового запису сховища, VNET, NSG та інші засоби надійного захисту.

Попередня обробка даних може призвести до витоку даних, що впливає на точність моделі. Будьте обережні з методами інтерполяції пропущених значень, щоб уникнути витоку.

Інтелектуальна обробка документів (IDP) на базі AI/ML революціонізує обробку документів у виробничій, фінансовій та медичній галузях. Amazon Bedrock Prompt Flows забезпечує масштабоване, економічно ефективне та автоматизоване вилучення та обробку даних з документів за допомогою безсерверних технологій та керованих сервісів.

Принцип мінімізації даних у машинному навчанні наголошує на зборі лише необхідних даних для зменшення ризиків конфіденційності. Для оптимального захисту даних в усьому світі передбачено обмеження цілей та релевантності даних.

Індивідуальний моніторинг моделей за допомогою Amazon SageMaker має вирішальне значення для сценаріїв ШІ/МЛ у реальному часі. SageMaker Model Monitor пропонує розширені можливості для моніторингу якості моделей та обробки багатокористувацьких запитів, прискорюючи розробку індивідуального моніторингу моделей.

Попередня обробка даних включає в себе такі методи, як інтерполяція пропущених значень та надмірна вибірка для підвищення точності класифікаційної моделі. Методи надмірної, недостатньої та гібридної вибірки допомагають збалансувати набори даних для більш точних прогнозів у задачах машинного навчання.

Стаття пояснює внутрішню роботу великих мовних моделей (ВММ) від базової математики до просунутих моделей ШІ, таких як GPT та трансформаторна архітектура. Детальний розбір охоплює вбудовування, увагу, softmax та багато іншого, що дозволяє відтворювати сучасні LLM з нуля.

У статті журналу Microsoft Visual Studio Magazine за жовтень 2024 року демонструється бінарна класифікація за алгоритмом Winnow з використанням набору даних про результати голосування в Конгресі. Навчання моделі Winnow передбачає коригування вагових коефіцієнтів на основі прогнозованих і фактичних результатів, при цьому значення альфа зазвичай встановлюється на рівні 2.0.

Метаморфози ML, процес, що об'єднує різні моделі разом, може значно покращити якість моделей, виходячи за рамки традиційних методів навчання. Дистиляція знань переносить знання з великої моделі в меншу, більш ефективну, що призводить до швидших і легших моделей з покращеною продуктивністю.

Amazon Web Services пропонує рішення для штучного інтелекту, такі як Post Call Analytics, щоб покращити обслуговування клієнтів, надаючи дієві висновки із записів дзвінків. Amazon Q у QuickSight дозволяє користувачам легко аналізувати дані після дзвінків і створювати візуалізації для прийняття рішень на основі даних.

Amazon SageMaker пропонує безшовну платформу ML в AWS. Нові функції, такі як SageMaker Studio, покращують можливості співпраці та аварійного відновлення для аналітиків даних та інженерів з машинного навчання.

Беріть участь у реляційному глибокому навчанні (RDL), безпосередньо навчаючись на реляційній базі даних, перетворюючи таблиці на графік для ефективного виконання завдань ML. RDL усуває етапи функціональної інженерії, навчаючись на необроблених реляційних даних, підвищуючи продуктивність та деталізацію моделі.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили SymGen, щоб допомогти фактчекерам швидко перевіряти відповіді з великих мовних моделей, надаючи цитати, які безпосередньо посилаються на вихідний документ, що прискорює час перевірки приблизно на 20%. SymGen дозволяє користувачам вибірково фокусуватися на певних частинах тексту, щоб забезпечити точність, що потенційно підвищує до...

Дізнайтеся про 6 креативних способів розбиття чисел на категорії для попередньої обробки даних. Дискретизація перетворює безперервні змінні на категоріальні ознаки для кращої продуктивності моделі.

Дрейф даних і дрейф концепцій є вирішальними факторами, що впливають на продуктивність моделі ML з плином часу. Розуміння та вирішення цих проблем є ключовим для підтримки точності та ефективності моделі. Стратегії перенавчання відіграють життєво важливу роль у зменшенні погіршення продуктивності, спричиненого зміною шаблонів і взаємозв'язків даних.

Інноваційне рішення від Qualcomm та Amazon SageMaker дозволяє наскрізне налаштування та розгортання моделей на периферії. Розробники можуть використовувати BYOM та BYOD для оптимізації рішень машинного навчання, орієнтованих на розгортання на пристроях.

Бібліотека GraphMuse Python використовує графові нейронні мережі для аналізу музики, з'єднуючи ноти в партитурі для створення безперервного графіка. Побудована на PyTorch та PyTorch Geometric, GraphMuse перетворює музичні партитури на графіки до x300 швидше, ніж попередні методи, революціонізуючи музичний аналіз.

Amazon SageMaker Studio пропонує інтегровані IDE, такі як JupyterLab та RStudio, для ефективних робочих процесів ML. Користувачі можуть створювати приватні простори за допомогою Amazon EFS для безперешкодного обміну даними та централізованого управління, забезпечуючи індивідуальне зберігання та міжінстанційний доступ до файлів.

Фінансова корпорація Intact впроваджує рішення для поліпшення якості дзвінків на основі штучного інтелекту з використанням Amazon Transcribe, щоб обробляти на 1500% більше дзвінків, скоротити час роботи операторів на 10% та ефективно отримувати цінну інформацію про клієнтів. Можливості глибокого навчання та масштабованість Amazon Transcribe стали ключовими факторами в рішенні Intact, що дозвол...

Генеративний ШІ трансформує програмування, пропонуючи інтелектуальну допомогу та автоматизацію. AWS та SailPoint співпрацюють над створенням помічника для кодування з використанням технології Anthropic на Amazon Bedrock, щоб прискорити розробку роз'ємів SaaS. SailPoint спеціалізується на рішеннях для захисту корпоративної ідентичності, забезпечуючи правильний доступ до ресурсів у потрібний час.

Моніторинг здоров'я рослинності є надзвичайно важливим, але складним завданням. Геопросторові можливості Amazon SageMaker пропонують спрощене рішення, яке дозволяє скласти карту глобальної рослинності менш ніж за 20 хвилин.

Amazon SageMaker представляє SageMaker Core, Python SDK для управління життєвим циклом ML. Цей SDK спрощує завдання за допомогою об'єктно-орієнтованих інтерфейсів, замінюючи довгі словники JSON на більш інтуїтивно зрозумілі для розробників.

Bria AI представляє вдосконалені моделі генерації зображень в Amazon SageMaker JumpStart. Bria 2.3, 2.2 HD та 2.3 Fast пропонують високоякісні візуальні матеріали для різних галузей, з опціями фотореалізму, високої чіткості та оптимізації швидкості.

Amazon SageMaker Ground Truth - це сервіс маркування даних від AWS для різних типів даних, що підтримує генеративний ШІ. Він пропонує опцію самообслуговування та SageMaker Ground Truth Plus для ефективного управління проектами.

Лінійний дискримінантний аналіз (LDA) допомагає виявити критичні особливості даних у великих наборах даних, відрізняючи важливі ознаки від менш важливих. LDA - це керований метод, який зменшує розмірність і пояснює закономірності збоїв, що робить його ідеальним для аналізу промислових даних.

Короткий зміст статті: Реалізація k-NN класифікації за допомогою C# в Microsoft MSDN Magazine демонструє простоту та інтерпретованість методу k-найближчих сусідів. Незважаючи на чутливість до навчальних даних, він пропонує просту реалізацію та вражаючу точність результатів.

A/B-тестування vs. відкидання висновків: Вибір правильного розміру вибірки. Порівняння двох груп в A/B-тестуванні або вибір репрезентативної вибірки для відкидання висновків має вирішальне значення для отримання об'єктивних результатів. Розуміння метрик успіху, таких як пропорції або абсолютні цифри, є ключовим для точного експериментування.

Amazon Lookout for Metrics, сервіс для виявлення ML-аномалій від Amazon, припиняє підтримку 10 жовтня 2025 року. Клієнти можуть перейти на альтернативні сервіси AWS, такі як Amazon OpenSearch, CloudWatch, Redshift ML для виявлення аномалій.

Google Colab, інтегрований з інструментами генеративного ШІ, спрощує програмування на Python. Вивчайте Python легко і без встановлення завдяки доступним функціям Google Colab.

Джеффрі Хінтон і Джон Хопфілд отримали Нобелівську премію 2024 року за створення штучних нейронних мереж, натхненних роботою мозку. Їхня робота революціонізувала можливості штучного інтелекту завдяки функціям зберігання пам'яті та навчання, що імітують людське пізнання.

Прогнозування часових рядів має вирішальне значення для передбачення майбутніх значень, але стикається з такими проблемами, як сезонність і ручне налаштування. Amazon SageMaker AutoMLV2 спрощує процес завдяки автоматизації, від підготовки даних до розгортання моделі.

Перехід від інженера-програміста до інженера машинного навчання в компаніях FAANG включає 7 ключових кроків, серед яких пошук мотивації, вивчення основ ML, нетворкінг та пошук своєї ніші в ландшафті ML. Розуміння своїх інтересів та стратегічне використання поточних навичок є важливими для успішного переходу.

Попереднє навчання великих мовних моделей (LLM) за допомогою бібліотеки torchtitan прискорює моделі, подібні до Meta Llama 3, демонструючи підтримку FSDP2 і FP8. Amazon SageMaker Model Training скорочує час і витрати, пропонуючи високопродуктивну обчислювальну інфраструктуру ML.

Регресор найближчого сусіда спрощує прогнозування неперервних значень за допомогою KD-дерев та кульових дерев. Візуальний посібник з прикладами коду для початківців, що фокусується на побудові та обчисленнях.

FormulaFeatures - це інструмент для створення інтерпретованих моделей шляхом автоматичної розробки стислих, високопрогнозованих функцій. Він спрямований на підвищення точності та інтерпретованості моделей, таких як дерева рішень, покращуючи наочність прогнозів.

Aviva, провідна страхова компанія, впроваджує безсерверну платформу MLOps за допомогою AWS та Amazon SageMaker для оптимізації розгортання та моніторингу моделі ML. Автоматизуючи процеси ML, Aviva прагне покращити клієнтський досвід та ефективно обробляти зростаючі обсяги претензій.

Навчання AdaBoost є детермінованим, на нього не впливає порядок даних. Результати залишаються ідентичними, що є рідкістю для алгоритмів ML.

Навчати моделі комп'ютерного зору за допомогою YOLOv8 від Ultralytics тепер простіше за допомогою Python, CLI або Google Colab. YOLOv8 відомий своєю точністю, швидкістю та гнучкістю, пропонуючи локальні або хмарні варіанти навчання, такі як Google Colab для підвищення обчислювальної потужності.

Amazon Monitron, ML-сервіс AWS для моніторингу промислового обладнання, перестане бути доступним для нових клієнтів після 31 жовтня 2024 року. Існуючі клієнти можуть продовжувати користуватися послугою до липня 2025 року, при цьому жодних нових функцій не планується. Вивчіть альтернативні рішення через партнерську мережу AWS для конкретних потреб моніторингу.

Массачусетський технологічний інститут запускає нову магістерську програму з музичних технологій та комп'ютерних обчислень з міждисциплінарною співпрацею. Програма зосереджена на технічних дослідженнях у галузі музичних технологій з гуманістичними та мистецькими аспектами, готуючи висококваліфікованих випускників для академічних кіл та індустрії.

Платформа хостингу штучного інтелекту Hugging Face налічує 1 мільйон списків моделей штучного інтелекту, пропонуючи кастомізацію для спеціалізованих завдань. Генеральний директор Delangue підкреслює важливість адаптованих моделей для окремих випадків використання, підкреслюючи універсальність платформи.

Amazon SageMaker Studio пропонує уніфікований інтерфейс для аналітиків даних, інженерів машинного навчання та розробників для побудови, навчання та моніторингу моделей машинного навчання з використанням даних Amazon S3. S3 Access Grants спрощує управління доступом до даних без необхідності частого оновлення ролей IAM, надаючи гранульовані дозволи на рівні бакетів, префіксів або об'єктів.

Стаття: «Логістична регресія з пакетним навчанням SGD та розкладанням ваги за допомогою C#». Вона пояснює, як логістична регресія легко реалізується, добре працює з малими і великими наборами даних і дає результати, які легко інтерпретуються. У демонстраційній програмі використовується стохастичний градієнтний спуск з пакетним навчанням і спаданням ваги для точних прогнозів.

Моделі Llama 3.2 з можливостями машинного зору тепер доступні в Amazon SageMaker JumpStart і Amazon Bedrock, розширюючи їхні традиційні текстові додатки. Ці найсучасніші генеративні моделі ШІ пропонують покращену продуктивність, багатомовну підтримку та підходять для широкого спектру завдань, що базуються на зоровому аналізі.

Алгоритм регресії: Розкриття сили фіктивного регресора. Дослідіть значення цієї простої моделі для оцінки ефективності машинного навчання.

Інженер з машинного навчання та кандидат наук провели специфічний для Нідерландів бенчмаркінг LLM, порівнюючи такі моделі, як o1-preview та GPT-4o, з реальними голландськими екзаменаційними питаннями. Дослідження підкреслює важливість перевірки моделей штучного інтелекту для голландськомовних завдань і пропонує цінну інформацію для компаній, націлених на голландський ринок.

Генеративний ШІ трансформує юридичні технології, автоматизуючи завдання за допомогою FM-технологій. Послуги AWS AI та ML вирішують проблеми безпеки та конфіденційності для юристів, які використовують генеративний ШІ.

Державні та місцеві органи влади щорічно витрачають 1,23 мільярда доларів на сигналізацію перехресть, тоді як водії втрачають 22 мільярди доларів через затори. Технологія штучного інтелекту Amazon Rekognition може зменшити затори та витрати, автоматично розпізнаючи об'єкти на перехрестях.

Інженери Массачусетського технологічного інституту розробили підхід до розсіяного світла на основі машинного навчання для фармацевтичного виробництва, що зменшує кількість браку в партіях. Нова стаття у відкритому доступі представляє швидший метод оцінки розподілу порошку за розміром, що підвищує ефективність та якість продукції.

Tesla та інші компанії стикаються з проблемами при оснащенні роботів штучним інтелектом. Робот Atlas від Boston Dynamics дає надію на створення багатоцільового домашнього дроїда.

Покращення лінійних методів у навчанні з підкріпленням шляхом ефективного врахування особливостей стану, не виходячи за межі лінійного простору оптимізації. Додавання взаємодії між коефіцієнтами вагового вектора w для покращення апроксимації без перетворення задачі оптимізації на квадратичну.

Amazon Kendra покращує видимість синхронізації даних завдяки новій функції. Детальні звіти про документи допомагають у вирішенні проблем із завданнями синхронізації.

AdaBoost - це потужний метод бінарної класифікації, продемонстрований у демо-версії для виявлення спаму в електронній пошті. Хоча AdaBoost не вимагає нормалізації даних, він може бути схильний до перенастроювання моделі порівняно з новими алгоритмами, такими як XGBoost та LightGBM.

Amazon SageMaker HyperPod призначений для оптимізації навчання FM, мінімізуючи перерви через збої в роботі обладнання, пропонуючи такі переваги, як резервний пул вузлів без додаткових витрат та оптимізоване розміщення груп у кластері. Ця послуга забезпечує безперебійне навчання протягом тижнів і місяців, сприяючи інноваціям клієнтів і скорочуючи час виведення моделей на ринок.

Інновації Zeta Global у сфері штучного інтелекту, зокрема генерація тем електронних листів і двійників, змінюють підхід до взаємодії з клієнтами. Перехід компанії до динамічної горизонтальної структури має на меті прискорити реалізацію проектів і сприяти співпраці між різними наборами навичок.

Нові клієнти втрачають доступ до Amazon Lookout for Equipment після 17 жовтня 2024 року, але AWS пропонує альтернативні рішення AI/ML, такі як інструменти SageMaker та партнерські опції. Ознайомтеся з цими ресурсами, щоб знайти рішення, яке найкраще відповідає вашим потребам у прогнозованому технічному обслуговуванні.

AWS DeepComposer, перша клавіатура з підтримкою ML для розробників, припинить підтримку у 2025 році. Amazon PartyRock пропонує новий майданчик для створення веб-додатків з генеративним ШІ без коду для створення веб-додатків.

Дослідники CSAIL з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм Co-LLM, який поєднує загальні та експертні мовні моделі, щоб підвищити точність відповідей на складні питання, такі як медичні та міркування. Інноваційний підхід дозволяє моделям органічно співпрацювати, подібно до того, як люди звертаються за допомогою до експертів, що призводить до більш ефективних і точних відпо...

Резюме: Псевдомаркування підвищує точність моделі з 90% до 95%, використовуючи немарковані дані. На прикладі набору даних MNIST показано ефективність ітеративного підходу, заснованого на довірі.

Amazon SageMaker пропонує повністю керовані ML-сервіси для побудови, навчання та розгортання моделей. Маршрутизація сеансів підвищує продуктивність завдяки повторному використанню раніше обробленої інформації, зменшуючи затримки для генеративних додатків ШІ.

Thomson Reuters використовує AI/ML для отримання інформації про клієнтів. Новаторські програми LLM пропонують індивідуальний підхід до клієнтів, але супроводжуються такими проблемами, як галюцинації та обмеженість у знаннях.

Дані часових рядів включають в себе закономірності з плином часу. Amazon Managed Service для Apache Flink пропонує виявлення аномалій у реальному часі для потокових даних.

TechOps передбачає управління ІТ-інфраструктурою та послугами. Рішення генеративного ШІ від AWS підвищують продуктивність, швидше вирішують проблеми та покращують якість обслуговування клієнтів. Генеративний ШІ допомагає в управлінні подіями, документуванні інцидентів та виявленні проблем, що повторюються в TechOps.

Фахівці з корпоративних даних часто задаються питанням «хто що робить» у програмах якості даних, підкреслюючи важливість виявлення, сортування, роздільної здатності та вимірювання в процесі, схожому на естафету. Об'єднання зусиль навколо цінних продуктів даних, таких як основні та похідні дані, є ключовим для сучасних команд з обробки даних у великих організаціях для забезпечення успіху в галу...

Лідери індустрії фінансових послуг використовують дані та прискорені обчислення, щоб отримати конкурентну перевагу в таких сферах, як квантові дослідження та торгівля в режимі реального часу. Спеціалізовані прискорювачі, такі як графічні процесори, мають вирішальне значення для різних видів діяльності - від базової обробки даних до розробок у сфері штучного інтелекту, забезпечуючи швидші обчис...

MLOps автоматизує робочі процеси ML, а AWS пропонує рекомендації щодо оптимізації сталого розвитку, зниження витрат і вуглецевого сліду в робочих процесах ML. Ключові кроки включають підготовку даних, навчання моделей, налаштування та управління розгортанням. Оптимізуйте зберігання даних, безсерверну архітектуру та оберіть правильний тип сховища, щоб зменшити споживання енергії та викиди вуглецю.

Genomics England співпрацює з AWS для мультимодального машинного навчання з метою підвищення точності підтипів раку та прогнозування виживання. Нові фреймворки, такі як HEEC та HIPT, покращують аналіз геномних та візуалізаційних даних для дослідження раку.

Юваль Ноа Харарі критикує здатність машинного навчання маніпулювати правдою у своїй новій книзі «Нексус», висвітлюючи небезпеки штучного інтелекту. Він попереджає, що комп'ютери можуть маніпулювати людьми без застосування фізичної сили, що викликає занепокоєння щодо майбутнього впливу ШІ на суспільство.

Використовуйте DPO з Amazon SageMaker для узгодження Meta Llama 3 8B Пристосуйте відповіді моделі до цінностей вашої організації. Підвищуйте корисність, чесність та зменшуйте упередженість моделі, використовуючи дані про людські вподобання для точного налаштування.

Резюме: Автор представляє методологію оптимізації робочих процесів ШІ, виділяючи 5 основних принципів. Основна увага приділяється оптимізації на основі метрик та інтерактивному досвіду розробників у створенні готових до виробництва проектів ШІ.

Інструмент на python під назвою ClassificationThesholdTuner автоматизує налаштування порогових значень для задач класифікації, забезпечуючи візуалізацію та підтримку багатокласової класифікації. Він спрощує процес і підвищує якість моделі, оптимізуючи вибір порогових значень.

Судові трибунали використовують три етапи для оцінки доказів: доречність, достовірність і зважування конкуруючих доказів. Розуміння аргументації речень у судових рішеннях має вирішальне значення для моделей машинного навчання, які автоматично маркують їх, допомагаючи у вирішенні завдань з видобутку аргументів.

Thomson Reuters Labs розробила ефективний процес MLOps за допомогою AWS SageMaker, що прискорює інновації в галузі ШІ. TR Labs прагне стандартизувати MLOps для більш розумних та економічно ефективних інструментів машинного навчання.

Kubernetes використовується DevOps-інженерами для управління ML-додатками. Amazon SageMaker спрощує процеси побудови моделей і розгортання конвеєрів ML.

Amazon Bedrock пропонує високоефективні моделі штучного інтелекту для створення чат-ботів для електронної комерції. Агенти Amazon Bedrock спрощують процес створення цікавого та персоналізованого діалогового досвіду для користувачів.

Інтеграція Amazon EMR Serverless у SageMaker Studio спрощує обробку великих даних, пропонуючи безперешкодне управління інфраструктурою та оптимізацію витрат. Тепер користувачі можуть виконувати підготовку даних петабайтного масштабу та завдання інтелектуального аналізу даних у звичних ноутбуках Studio, підвищуючи масштабованість та продуктивність.

Шість методів кодування категоріальних даних, життєво важливих для алгоритмів машинного навчання. Типи: номінальний (без порядку) та порядковий (зі змістовним порядком).

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та інших установ розробили інструмент під назвою Data Provenance Explorer, щоб підвищити прозорість даних для моделей ШІ, вирішуючи юридичні та етичні проблеми. Інструмент допомагає фахівцям вибирати навчальні набори даних, які відповідають призначенню їхньої моделі, що потенційно підвищує точність ШІ в реальних застосуваннях.

Стискаємо LLM в 10 разів без втрати продуктивності. Такі методи, як квантування, обрізання та дистиляція знань, роблять потужні моделі ML більш доступними.

AWS DeepRacer League, перша автономна гоночна ліга на базі ML, завершує останній сезон. Учасники з усього світу відточують навички в дружніх змаганнях, використовуючи нове рішення AWS для постійних тренувань і спільних перегонів.

Дерева рішень мають важливе значення в машинному навчанні, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі блок-схеми «якщо-тоді». Дізнайтеся, як працює цей алгоритм на прикладі побудови дерев на основі штучного набору даних з гольфу для прогнозування умов гри.

Метод MMD-Critic для узагальнення даних недостатньо використовується через відсутність пакета Python, але його результати заслуговують на більшу увагу. Він допомагає знаходити прототипи та критику в наборах даних для тестування моделей і пояснень, використовуючи метод максимальної середньої розбіжності для порівняння розподілів ймовірностей.

AWS використовує генеративний ШІ для трансформації подорожей продавців і клієнтів, автоматизації завдань і надання персоналізованого контенту. Згідно з даними GenAI Account Summaries, цінність можливостей зросла на 4,9%, що свідчить про можливості штучного інтелекту в покращенні взаємодії з клієнтами та підвищенні ефективності.

GenASL використовує штучний інтелект для перекладу мови/тексту в ASL-аватари. Сервіси AWS дозволяють безперешкодно створювати ASL-відео для інклюзивної комунікації.

Наївний Байєс спрощує машинне навчання за допомогою теорії ймовірностей, роблячи точні прогнози в різних додатках. Три основні типи - Бернуллі, мультиноміальний та гаусівський - відповідають різним розподілам даних, пропонуючи універсальний підхід.

Додаток-вбивця від GenAI - це витяг документів, що автоматизує нудну офісну роботу. GPT-4 розбирається в нюансах назв посад і культурно-специфічних питаннях, революціонізуючи розуміння документів.

Навчання з підкріпленням стикається з проблемами, пов'язаними з табличними методами, через проблеми з обчисленнями та узагальненням. Для складних середовищ з великою кількістю станів і дій потрібен новий підхід.

Модель Snowflake Arctic Instruct тепер доступна на Amazon SageMaker JumpStart для швидкого розгортання ML. Snowflake Arctic встановлює новий стандарт для корпоративної аналітики з економічно ефективним навчанням та ефективними висновками.

Дізнайтеся, як точно налаштувати модель трансформатора аудіоспектрограми для ефективної класифікації аудіо на основі власних даних за допомогою Hugging Face Transformers. Попередньо навчені моделі AST забезпечують надійність і гнучкість, дозволяючи отримувати кращі результати завдяки точному налаштуванню на основі конкретних даних для таких галузевих застосувань, як прогнозування технічного об...

Amazon SageMaker Ground Truth автоматизує маркування даних, інтегруючи людських анотаторів з машинним навчанням, скорочуючи час і витрати. Нова функція обмежує доступ до попередньо призначених URL-адрес на основі IP-адреси працівника або кінцевої точки VPC, підвищуючи безпеку даних для завдань маркування.

Amazon SageMaker Data Wrangler і Canvas об'єднані, щоб запропонувати робочий простір без коду для підготовки даних і розгортання ML-моделей. Користувачі можуть легко перенести існуючі потоки Data Wrangler до Canvas, спрощуючи робочий процес ML.

Дослідники стверджують, що 80% точність скринінгу дітей до 2 років на аутизм за допомогою машинного навчання ШІ дає потенційні переваги.

Класифікатор найближчого сусіда використовує минулий досвід для прогнозування, імітуючи процес прийняття рішень у реальному світі. K Модель Nearest Neighbor прогнозує на основі більшості класів найближчих точок даних, що робить її інтуїтивно зрозумілою і простою для сприйняття.

QnABot на AWS тепер пропонує доступ до Amazon Bedrock FM та баз знань для створення багатого розмовного досвіду. Підприємства можуть розгортати чат-ботів за допомогою NLU, щоб підвищити рівень задоволеності клієнтів та операційну ефективність.

Dummy Classifier встановлює мінімальний стандарт для більш складних моделей у машинному навчанні, роблячи прогнози на основі базових правил, а не фактичних даних. Використовуючи простий набір даних про штучний гольф, він допомагає оцінити, чи справді складні моделі вивчають закономірності, чи просто вгадують.

Перший препарат від хвороби Альцгеймера, схвалений FDA наприкінці 2023 року, дає надію, але розуміння неврологічних розладів залишається складним завданням. Програмне забезпечення NeuroTrale від MIT автоматизує обробку даних зображень мозку, поєднуючи машинне навчання з користувацькими даними для отримання більш точних результатів.

Захоплююче резюме: Класична демонстрація Perceptron з використанням набору даних для автентифікації банкнот демонструє просту бінарну класифікацію. Навчальні та тестові дані дають високу точність у прогнозуванні автентичності, підкреслюючи фундаментальну роль персептронів у нейронних мережах.

Дізнайтеся, як запустити LLM-модель Qwen2 7B з параметрами на одному графічному процесорі з 24 ГБ за допомогою бібліотеки HuggingFace Transformers. Відкрийте для себе такі методи, як зниження точності, щоб ефективно запускати моделі без високопродуктивних графічних процесорів.

Організації звертаються до технологій штучного інтелекту та машинного навчання, таких як AWS SageMaker, щоб покращити роботу та створювати інноваційні продукти. Партнерські рішення Splunk та AWS пропонують єдину платформу для використання різноманітних джерел даних для отримання дієвих інсайтів.

Дізнайтеся, як будувати конвеєри ML за допомогою mlflow.pyfunc для безперешкодної міграції моделей між алгоритмами та фреймворками. Спростіть розгортання та перерозгортання моделі за допомогою універсального підходу, заснованого на діагностиці алгоритмів.

Автор реалізує логістичну регресійну модель з використанням еволюційної оптимізації на мові C# на наборі даних для аутентифікації банкнот, досягаючи високої точності на тестових даних. Процес еволюційної оптимізації включає створення популяції можливих рішень та мутацію для пошуку найкращих ваг та зміщення для моделі.

Значення SHAP мають на меті справедливо розподілити внески ознак у прогнози ML. Наближення ядра SHAP може призвести до хибних результатів, особливо з корельованими предикторами.

Дімітріс Берцімас, призначений проректором з відкритого навчання в Массачусетському технологічному інституті, має на меті трансформувати навчання за допомогою цифрових технологій у всьому світі. Берцімас, відомий професор у галузі оптимізації та машинного навчання, керуватиме різноманітними продуктами MIT Open Learning.

Twilio співпрацює з AWS для розробки віртуального помічника для аналітиків даних, використовуючи Amazon Bedrock та RAG для дослідження даних на основі природної мови. Інструмент AskData від Twilio економить час, перетворюючи запитання користувачів на SQL-запити, підвищуючи ефективність і простоту використання для аналітиків даних.

Дерева рішень можуть бути більш точними та інтерпретованими за допомогою нової техніки, що підвищує їхню ефективність. Дослідження інтерпретованого ШІ зосереджені на тому, щоб зробити дерева рішень більш ефективними і точними при менших розмірах.

Анотація: Навчання з підкріпленням досліджує адаптацію до різних середовищ за допомогою алгоритмів часової різниці. Однокрокові методи TD і MC мають спільні риси, що призводить до узагальнення n-крокового бутстрапінгу.

Розшифровка посадових ролей у сфері ВК є ключем до успіху співбесіди. Розуміння спектру ролей може вдосконалити стратегію та підвищити впевненість у собі.

Невід'ємна матрична факторизація (НМФ) знаходить матриці W і H для апроксимації вихідної матриці V. Результати показують, що НМФ є специфічною для конкретних сценаріїв, а не загальною методикою.

Старшокласниця Селін Алара Орнек використовує NVIDIA Jetson for edge AI для створення роботів-поводирів для людей з вадами зору, щоб запобігти булінгу та допомогти моніторингу здоров'я за допомогою сповіщень у реальному часі. Орнек, розробник робототехніки-самоучка зі Стамбула, отримала світове визнання за свої інноваційні проекти і планує розгортати IC4U в розумних містах, використовуючи плат...

ШІ може створювати зображення і звуки одночасно, наприклад, гавкіт коргі. Дослідники з Мічиганського університету вивчають цю революційну концепцію.

Короткий зміст: Дізнайтеся, як побудувати 124M GPT2 модель за допомогою Jax для ефективного навчання, порівняти її з Pytorch та дослідити ключові можливості Jax, такі як JIT-компіляція та Autograd. Відтворіть NanoGPT за допомогою Jax та порівняйте кількість токенів/сек навчання на декількох графічних процесорах між Pytorch та Jax.

GraphStorm - це низькокодовий GML фреймворк для побудови ML-рішень на графах масштабу підприємства за лічені дні. У версії 0.3 додано підтримку багатозадачного навчання для задач класифікації вузлів та прогнозування зв'язків.

Прогнози моделі машинного навчання у виявленні шахрайства з кредитними картками, оцінені за допомогою матриці плутанини та метрик. Розуміння істинно позитивних, хибнопозитивних, хибнонегативних та істинно-негативних результатів має вирішальне значення для оцінки продуктивності моделі.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили Thermometer - метод калібрування, пристосований до великих мовних моделей, що забезпечує точні та надійні відповіді на різноманітні завдання. Thermometer передбачає побудову меншої моделі на основі LLM, зберігаючи точність і водночас зменшуючи обчислювальні витрати, що в кін...

Monks використовує чіпи AWS Inferentia2 та SageMaker для оптимізації генерації зображень у реальному часі, досягаючи 4-кратного прискорення обробки та 60% скорочення витрат. Інноваційне рішення поєднує в собі передові технології для підвищення продуктивності та масштабованості для брендів.

Amazon Forecast, запущений у 2019 році, тепер переводить користувачів на Amazon SageMaker Canvas для швидшого та економічно ефективнішого прогнозування часових рядів з підвищеною прозорістю та можливостями побудови моделей. SageMaker Canvas дозволяє на 50% швидше будувати моделі та на 45% швидше робити прогнози, а також забезпечує чудову прозорість моделей і можливість навчати ансамбль моделей...

Ефективні стратегії виявлення шахрайства з використанням штучного інтелекту мають вирішальне значення для запобігання фінансовим втратам і збереження довіри клієнтів до банківського сектору. Методи включають аналіз даних для виявлення аномалій, позначення підозрілих транзакцій і прогнозування майбутніх шахрайських дій.

ML Model Registry організовує роботу ML-команд, полегшуючи обмін моделями, версіювання та розгортання для швидшої співпраці та ефективного управління моделями. Weights & Biases Model Registry впорядковує діяльність з ML за допомогою автоматизованого тестування, розгортання та моніторингу, підвищуючи продуктивність та ефективність.

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.

Відстеження експериментів з ML має вирішальне значення для пошуку найкращої моделі. Без впорядкованих даних ви можете випустити з уваги успішні стратегії.

Короткий зміст: Дізнайтеся про зменшення розмірності за допомогою нейронного автокодера в C# з журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Зменшені дані можна використовувати для візуалізації, машинного навчання та очищення даних, порівнюючи їх з естетикою побудови масштабних моделей літаків.

Реалізація апаратної відмовостійкості в навчальній інфраструктурі є ключем до безперебійного навчання моделей. AWS представляє Neuron node problem detector для відмовостійкого навчання ML на Amazon EKS, що автоматизує виявлення та відновлення проблем.

ШІ та прискорені обчислення NVIDIA підвищують енергоефективність у різних галузях промисловості, що визнано дослідженнями Лісабонської ради. Перехід на системи з прискоренням на GPU може заощадити понад 40 терават-годин енергії щорічно, а реальні приклади, такі як Murex і Wistron, демонструють значний приріст енергоспоживання та продуктивності.

Моделі машинного навчання можуть підвищити справедливість шляхом впровадження рандомізації, запобігаючи системній несправедливості в розподілі ресурсів. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Північно-Східного університету представляють концепцію впровадження рандомізації без шкоди для ефективності та точності.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту пропонують оцінювати великі мовні моделі на основі відповідності людським переконанням. Невідповідність може призвести до несподіваних збоїв, особливо в ситуаціях з високими ставками.

Аспіранти Массачусетського технологічного інституту Шериф і Цао використовують машинне навчання для розшифровки ближнього порядку в металевих сплавах, що має вирішальне значення для розробки високоентропійних матеріалів з чудовими властивостями. Їхня робота пропонує новий підхід до налаштування властивостей матеріалів у таких галузях, як аерокосмічна промисловість та біомедицина.

Mend.io використовує Anthropic Claude на Amazon Bedrock для автоматизації аналізу CVE, скорочуючи 200 днів ручної роботи та забезпечуючи вищу якість вердиктів. Це демонструє трансформаційний потенціал штучного інтелекту в кібербезпеці, а також висвітлює виклики та найкращі практики інтеграції великих мовних моделей у реальні додатки.

Нещодавні роботи досліджують узагальнення поза розподілом на графічних даних, вирішуючи проблему за допомогою інваріантності та причинно-наслідкового втручання. Важливість машинного навчання на основі графів полягає в його різноманітному застосуванні та представленні складних систем.

AWS представляє модель тонкого налаштування Cohere Command R на Amazon SageMaker, що розширює можливості LLM для корпоративних завдань. Тонке налаштування дозволяє кастомізувати для конкретних доменів, що призводить до значного підвищення продуктивності в різних галузях.

Дізнайтеся про інженерію ознак та побудову MLP-моделі для прогнозування часових рядів. Дізнайтеся, як ефективно проектувати ознаки та використовувати багатошарову персептронну модель для точного прогнозування.

Алгоритми машинного навчання допомагають виявляти шахрайство в режимі реального часу в онлайн-транзакціях, знижуючи фінансові ризики. Deloitte демонструє потенціал квантових обчислень для покращення виявлення шахрайства на цифрових платіжних платформах за допомогою гібридного рішення на основі квантових нейронних мереж, створеного за допомогою Amazon Bracket. Квантові обчислення обіцяють швидш...

Машинне навчання чудово підходить для прогнозування, але не для пояснення причинно-наслідкових зв'язків. Причинно-наслідкові зв'язки мають вирішальне значення для розуміння та впливу на результати.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили нову систему машинного навчання, яка дозволяє прогнозувати співвідношення фононної дисперсії в 1000 разів швидше, ніж інші методи на основі штучного інтелекту, що допомагає розробляти більш ефективні системи генерації електроенергії та мікроелектроніки. Цей прорив потенційно може бути в 1 мільйон разів швидшим, ніж традиційні під...

Упередженість медичного ШІ може призвести до диспропорцій у результатах лікування. Фахівці з аналізу даних повинні зменшити упередженість навчальних наборів, щоб забезпечити справедливі прогнози для всіх груп.

Розробка стратегії для декількох облікових записів в AWS має вирішальне значення для безпечного масштабування. Впровадження структурованого підходу може допомогти ефективно керувати робочими навантаженнями ВК, підвищити безпеку та оптимізувати операції.

Системи рекомендацій зі штучним інтелектом чудово пропонують схожі продукти, але мають проблеми з взаємодоповнюючими. Фреймворк zeroCPR пропонує доступне рішення для виявлення взаємодоповнюючих продуктів за допомогою технології LLM.

Проект, що використовує набір даних UCI Email Spam Dataset з 4,601 рядків і 57 стовпців значень предикторів. Утиліта збирає тестові дані для програм машинного навчання.

Використовуючи алгоритм на основі вбудовування GloVe, досягніть 100% точності в грі "Кодові імена", автоматизувавши ролі шпигуна та оперативника. Представляйте значення слів за допомогою попередньо навчених вбудовувань GloVe, щоб максимально точно розшифровувати підказки та ефективно підбирати слова.

Динамічне програмування та алгоритми Монте-Карло зливаються в навчанні з підкріпленням. Алгоритми часових різниць поєднують переваги обох алгоритмів, оновлюючи стани через n часових кроків.

Amazon SageMaker Studio пропонує повністю керовані IDE для розробки ML, включаючи JupyterLab та RStudio. Вона дозволяє аналізувати геопросторові дані, розширюючи дистрибутив SageMaker власними зображеннями контейнерів.

TDS святкує цю подію цікавими статтями про передові технології комп'ютерного зору та розпізнавання об'єктів. Серед основних моментів - підрахунок об'єктів на відео, відстеження гравців зі штучним інтелектом у хокеї та експрес-курс з планування автономного водіння.

RAG розширює великі мовні моделі шляхом включення зовнішніх даних за допомогою швидкого інжинірингу та пошуку в векторних базах даних. Точне налаштування моделей вбудовування за допомогою Amazon SageMaker підвищує точність системи RAG для конкретних доменів/завдань.

Щільність супутників на орбіті Землі зростає: у 2023 році буде запущено 2 877 супутників, що призведе до появи нових технологій глобального масштабу. Оголошено переможців премії MIT ARCLab за інновації в галузі штучного інтелекту в космосі, яка присвячена дослідженню моделей поведінки супутників із застосуванням штучного інтелекту.

Дослідники Массачусетського технологічного інституту представили новий підхід до покращення оцінок невизначеності в моделях машинного навчання, що забезпечує більш точні та ефективні результати. Масштабована методика IF-COMP допомагає користувачам визначити, коли варто довіряти прогнозам моделі, особливо у сценаріях з високими ставками, таких як охорона здоров'я.

Delta Lake - це рівень абстракції над сховищем Parquet, який пропонує ACID-транзакції та Time Travel. Послідовність у Delta Lake забезпечується за допомогою журналів транзакцій Delta Transaction Logs, що вирішує проблеми незмінності та роз'єднання шарів.

Amazon SageMaker представляє інструментарій оптимізації висновків для швидшої та економічно ефективнішої оптимізації генеративних моделей ШІ. Досягніть до 2 разів більшої продуктивності та скоротіть витрати на 50% за допомогою таких методів, як спекулятивне декодування та квантування.

Stable Diffusion XL від Stability AI пропонує глибоке навчання за принципом "текст-зображення" для професійних зображень. Налаштуйте за допомогою спеціальних наборів даних для створення унікальних зображень.

Eviden, технологічний лідер у галузі цифрової трансформації, використовує AWS DeepRacer для практичного хмаро орієнтованого навчання по всьому світу. Eviden покращує управління подіями за допомогою AWS DeepRacer Event Manager, забезпечуючи безперебійну підтримку глобальних заходів та можливості проведення змагань на основі даних.

Найпростіший метод машинного навчання, класифікація за методом найближчого центроїда, прогнозує види пінгвінів на основі фізичних ознак. Незважаючи на обмеження, NCC легко інтерпретується і добре працює з невеликими наборами даних, що демонструється в демонстраційній програмі на JavaScript з використанням набору даних Penguin Dataset.

Моделі машинного навчання стають все більш поширеними: 34% компаній вже використовують ML для покращення утримання клієнтів та зростання доходів (IBM, 2022). Потреба в прозорості моделей ML, що визначається такими термінами, як пояснюваність та інтерпретованість, має вирішальне значення для довіри та підзвітності в процесах прийняття рішень, особливо в таких галузях, як охорона здоров'я та кри...

Дізнайтеся, як тестувати проекти машинного навчання за допомогою Pytest та Pytest-cov. Посібник зосереджується на BERT для класифікації тексту з використанням стандартних галузевих бібліотек.

Іноземці та емігранти тепер можуть легко керувати багатомовними електронними листами за допомогою календарного асистента зі штучним інтелектом, використовуючи Amazon Bedrock і Step Functions. Робочий процес автоматизує переклад, встановлення нагадувань та організацію завдань за допомогою безсерверної технології.

PyTorch 2.0 представив torch.compile для швидшого виконання коду. AWS оптимізувала torch.compile для процесорів Graviton3, що призвело до значного покращення продуктивності для NLP, CV та рекомендаційних моделей.

Amazon SageMaker спрощує побудову, навчання та розгортання ML-моделей. Скрипт на Python автоматизує ідентифікацію непрацюючих кінцевих точок для оптимізації ресурсів.

Тренуйте Segment Anything Model (SAM) від Meta для створення високоточних масок у будь-якій галузі, використовуючи базові моделі з відкритим вихідним кодом і точне налаштування. SAM революціонізує доступність ШІ, дозволяючи дослідникам досягати найсучасніших результатів зі скромними ресурсами.

Інженерії даних сьогодні бракує чіткого визначення, що призводить до плутанини. Перетворення необроблених даних на придатну для використання інформацію є ключовим, але вимагає належного впровадження, щоб уникнути проблем.

За допомогою предиктивного скорингу лідів компанії можуть прискорити зростання доходів на понад 300% порівняно з традиційними методами. Визначення пріоритетів завдяки машинному навчанню є ключовим для ефективного управління лідами та підвищення коефіцієнта конверсії.

Технології AI/ML можуть автоматизувати процеси розрахунків за деривативами, підвищуючи ефективність та зменшуючи кількість помилок в операціях на ринку капіталу. Сервіси AWS AI, включаючи технології Amazon Textract і Serverless, пропонують масштабоване рішення для інтелектуальної обробки документів у пост-торговельному життєвому циклі.

Amazon Bedrock спрощує вибір генеративної моделі ШІ, пропонуючи низку високопродуктивних FM від провідних AI-компаній через єдиний API. RAG покращує генерацію контенту шляхом включення пошуку, підвищуючи точність та інформативність за допомогою таких ключових компонентів, як фундаментальні моделі, векторні сховища, пошуковики та вбудовувачі.

У статті представлено класифікацію найближчих центроїдів для числових даних у журналі Microsoft Visual Studio Magazine. Класифікація найближчих центроїдів проста, інтерпретована, але менш потужна, ніж інші методи, що дозволяє досягти високої точності у прогнозуванні видів пінгвінів.

ChatGPT забезпечує дослідження автономного водіння у Wayve, використовуючи фреймворк LangProp для оптимізації коду без тонкого налаштування нейронних мереж. LangProp, представлений на семінарі ICLR, демонструє потенціал LLM для покращення водіння за допомогою генерації та вдосконалення коду.

Зменшення розмірності за допомогою PCA та нейронного автокодера в C#. Автокодер зменшує розмірність змішаних даних, PCA - лише числових. Автокодер корисний для візуалізації даних, ML, очищення даних, виявлення аномалій.

Krikey AI використовує Amazon SageMaker Ground Truth для ефективного маркування величезних обсягів даних для своєї інноваційної платформи 3D-анімації, демократизуючи створення ШІ-анімації. Це партнерство дозволяє Krikey AI швидко отримувати високоякісні мітки, пристосовані до їхніх потреб, що прискорює розробку їхньої моделі перетворення тексту в анімацію.

Навчіться створювати власні набори даних та завантажувачі даних у PyTorch для різних моделей. Зрозумієте різницю між наборами даних і завантажувачами даних, а також як застосовувати трансформації для попередньої обробки зображень.

Amazon SageMaker JumpStart пропонує попередньо навчені моделі та функцію приватного хабу для гранульованого контролю доступу, що дає змогу адміністраторам підприємств централізувати артефакти моделей та забезпечувати дотримання правил управління. Адміністратори можуть створювати кілька приватних хабів зі спеціальними репозиторіями моделей, дозволяючи користувачам отримувати доступ до курованих...

Колишній головний науковий співробітник OpenAI Ілля Суцкевер заснував компанію Safe Superintelligence, Inc. (SSI) для розробки передового ШІ, що перевершує людський інтелект. Суцкевер прагне здійснити революційний прорив з невеликою командою, до якої входять колишні співробітники OpenAI та інвестор з Apple.

У статті "Регресія з використанням LightGBM" в Microsoft Visual Studio Magazine розглядається використання LightGBM для задач регресії. LightGBM, деревоподібна система з відкритим вихідним кодом, представлена у 2017 році, може обробляти багатокласову класифікацію, бінарну класифікацію, регресію та ранжування.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Мета розробляють PlatoNeRF - техніку комп'ютерного зору, що використовує тіні та машинне навчання для створення точних 3D-моделей сцен, покращуючи ефективність автономних транспортних засобів та AR/VR. Поєднуючи лідар та штучний інтелект, PlatoNeRF пропонує нові можливості для реконструкцій і буде представлений на конференції з комп'юте...

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.

Пояснення нормалізації та кодування даних для алгоритмів машинного навчання, включаючи обчислення евклідової відстані. Демонструє ручні та програмні методи, показуючи загальну програму нормалізації та кодування на C#.

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.

Amazon використовує прогнозування часових рядів за допомогою SageMaker Canvas, пропонуючи передові алгоритми ML для точних прогнозів без коду. Погодні дані відіграють вирішальну роль у різних галузях, від енергетики до сільського господарства, оптимізуючи рішення та результати.

Цифрові технології трансформували освіту та відкривають перспективи для лікування психічного здоров'я. Експерти попереджають про зростання викликів у сфері психічного здоров'я та закликають до інноваційних втручань.

Резюме: Розвідувальний аналіз Tripadvisor виявив проблеми в розумінні складних систем. Для ефективного дослідження даних у бізнес-контексті потрібні тісніші партнерські стосунки та більше циклів.

Sprinklr використовує ШІ для покращення клієнтського досвіду, досягнувши 20% підвищення продуктивності за допомогою AWS Graviton3 для економічно ефективного ML-висновку. Тисячі серверів налаштовують і обслуговують понад 750 моделей ШІ по 60+ вертикалях, обробляючи 10 мільярдів прогнозів щодня.

Випуск AWS Neuron 2.18 дозволяє запускати DLAMI та DLC в той самий день, що і реліз Neuron SDK, що спрощує налаштування середовища глибокого навчання. Новий Neuron Multi-Framework DLAMI для Ubuntu 22 спрощує доступ до популярних фреймворків ML, покращуючи користувацький досвід та продуктивність.

Code Llama 70B та Mixtral 8x7B - це передові моделі великих мов для генерації та розуміння коду, що мають мільярди параметрів. Розроблені компаніями Meta та Mistral AI, ці моделі пропонують неперевершену продуктивність, взаємодію з природною мовою та підтримку довготривалого контексту, революціонізуючи кодування з допомогою ШІ.

Використання алгоритмів Монте-Карло в навчанні з підкріпленням для оптимізації стратегій у складних середовищах. Спеціальні методи, такі як політика ε-жадібності, покращують ефективність навчання та адаптивність до невідомих умов.

Вчені використовують алгоритм для дослідження глобального мікробіому, відкривши майже 1 мільйон нових молекул для потенційних антибіотиків. Проривне дослідження в журналі Cell демонструє вплив ШІ на дослідження стійкості до антибіотиків під керівництвом Сезара де ла Фуенте з Університету Пенсильванії.

Підприємства електронної комерції можуть подолати проблеми з рекламою, використовуючи науку про дані для оптимізації алгоритмів рекламних платформ. Розуміння того, як працюють такі платформи, як Meta, може допомогти покращити залучення клієнтів і знизити витрати.

Фішинг - це отримання конфіденційної інформації через електронну пошту. Amazon Comprehend Custom допомагає виявляти спроби фішингу за допомогою ML-моделей.

Галузі промисловості використовують відеодані для підвищення безпеки та ефективності. Мультимодальні вбудовування Amazon Titan покращують семантичний пошук для ефективного аналізу відеоконтенту.

Психічне здоров'я працівників має вирішальне значення в сучасному корпоративному світі. Amazon використовує SageMaker Canvas для оцінки психічного здоров'я, створюючи сприятливе робоче середовище.

PRISM, система індукції правил, створює стислі, інтерпретовані правила для моделей класифікації в машинному навчанні. Вона пропонує як глобальні, так і локальні пояснення, що робить її цінним інструментом для розуміння патернів даних.

Моделі геномної мови, такі як HyenaDNA, використовують трансформаторну архітектуру для інтерпретації мови ДНК, що дає змогу робити висновки в геноміці, охороні здоров'я та сільському господарстві. Сховище AWS HealthOmics та Amazon Sagemaker дозволяють економічно ефективно навчати та розгортати ці моделі, стимулюючи інновації в галузі точної медицини та біотехнологій.

Великі мовні моделі, такі як GPT та BERT, покладаються на архітектуру трансформатора та механізм самоуваги для створення контекстуально багатих вбудовувань, що революціонізувало НЛП. Статичні вставки, такі як word2vec, не здатні вловити контекстну інформацію, що підкреслює важливість динамічних вставок у мовних моделях.

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.

Новий TunedThresholdClassifierCV в scikit-learn 1.5 оптимізує пороги прийняття рішень для кращої продуктивності моделі в задачах бінарної класифікації. Він допомагає аналітикам даних покращувати моделі та узгоджувати їх з бізнес-цілями, точно налаштовуючи пороги на основі таких показників, як оцінка F1.

BERT, розроблений Google AI Language, є революційною моделлю великої мови для обробки природної мови. Її архітектура та фокус на розумінні природної мови змінили ландшафт NLP, надихнувши такі моделі, як RoBERTa та DistilBERT.

ONNX Runtime на AWS Graviton3 прискорює ML-виведення на 65% завдяки оптимізованим ядрам GEMM. Бекенд MLAS прискорює роботу оператора глибокого навчання для підвищення продуктивності.

Змагання в кэгглі мають вирішальне значення для прогресу та успіху, вимагаючи оригінальних стратегій, щоб виділитися. Самі лише публічні зошити можуть не привести до золота, адже для перемоги необхідні креативні ідеї.

Amazon Ads використовує штучний інтелект, щоб допомогти рекламодавцям створювати візуально насичений споживчий досвід, швидко і легко генеруючи образи стилю життя. Рекламодавці можуть налаштовувати зображення продуктів без технічних знань, що полегшує охоплення цільової аудиторії та покращення бізнес-результатів.

Інтерпретовані моделі, такі як XGBoost, CatBoost і LGBM, забезпечують прозорість, чітко пояснюючи прогнози. Методи пояснюваного ШІ (XAI) дають уявлення, але можуть не збігатися з точністю з моделями чорного ящика.

Генеративний ШІ прискорює високопродуктивні обчислення в Sandia Labs, використовуючи RAG для покращення генерації коду Kokkos. NVIDIA CorrDiff покращує прогнози погоди, а Spire та Meteomatics використовують цю технологію для підвищення точності та ефективності.

Amazon Bedrock представляє нові сервіси та фундаментальні моделі від провідних AI-компаній, пропонуючи можливості генеративного штучного інтелекту з безпекою та конфіденційністю. Оперативні інженерні методи покращують продуктивність LLM у завданнях з узагальнення даних у сфері охорони здоров'я, що оцінюється за допомогою метрики ROUGE.

Новий алгоритм виявлення аномалій даних «найвіддаленіший центроїд» використовує категоріальні змінні для виявлення аномалій, а не лише числові дані. Для виявлення аномалій обчислюються центроїди для консервативної, поміркованої та ліберальної груп.

AWS DeepRacer демократизує навчання ML, пропонуючи будівельникам практичний підхід до вивчення основ ML та участі у глобальній гоночній лізі. JPMorgan Chase організовує жіночу лігу AWS DeepRacer, демонструючи прихильність до розширення можливостей команд та сприяння інноваціям у галузі ШІ та ML.

Стаття про LightGBM для багатокласової класифікації в Microsoft Visual Studio Magazine демонструє його потужність і простоту використання, а також дає уявлення про оптимізацію параметрів і його конкурентну перевагу в нещодавніх змаганнях. LightGBM, деревоподібна система, перемагає в конкурсах, що робить її найкращим вибором для точної та ефективної багатокласової класифікації.

Dialog Axiata бореться з високими показниками відтоку клієнтів за допомогою інноваційної моделі прогнозування відтоку домашнього широкосмугового зв'язку, що використовує передові ML-моделі. Стратегічне використання послуг AWS підвищує ефективність та застосування ШІ/МЛ, що призводить до значного прогресу в цифровій трансформації.

Amazon SageMaker та Amazon DataZone інтегрувалися, щоб спростити управління, співпрацю та управління даними для бізнесу. Нові можливості включають управління проектами, управління інфраструктурою та управління активами для спрощення життєвого циклу ВК.

Amazon SageMaker JumpStart пропонує попередньо навчені моделі та алгоритми для швидкого навчання та розгортання ML-моделі, включаючи класифікацію тексту за допомогою Hugging Face. Трансферне навчання дозволяє тонко налаштовувати попередньо навчені моделі на користувацьких наборах даних для ефективного навчання навіть з обмеженим обсягом даних.

Мета досліджує федеративне навчання з диференційованою конфіденційністю для підвищення конфіденційності користувачів шляхом навчання ML-моделей на мобільних пристроях, додаючи шум для запобігання запам'ятовуванню даних. Виклики включають балансування міток і повільне навчання, але нова системна архітектура Meta спрямована на вирішення цих проблем, дозволяючи масштабувати і ефективно навчати мо...

Реєстр моделей ВК: Централізований хаб для команд ML для зберігання, каталогізації та розгортання моделей, що забезпечує ефективну співпрацю та безперебійне управління моделями. Weights & Biases Model Registry спрощує розробку, тестування, розгортання та моніторинг моделей для підвищення продуктивності у сфері протидії відмиванню грошей.

Veritone, каліфорнійська компанія зі штучного інтелекту, пропонує потужні ШІ-рішення для обробки медіа тощо. Вони розширюють можливості пошуку медіа за допомогою нових методів штучного інтелекту для покращення користувацького досвіду.

Ефективні стратегії виявлення шахрайства з використанням штучного інтелекту мають вирішальне значення для запобігання фінансовим втратам у банківському секторі. З такими видами шахрайства, як крадіжка персональних даних, шахрайство з транзакціями та шахрайство з кредитами, можна боротися за допомогою розширеної аналітики та моніторингу в режимі реального часу.

PCA використовується для зменшення розмірності та кластеризації станцій метрополітену Тайбея на основі погодинних даних про трафік. Аналіз моделей руху та кластеризація показують схожість пропорцій пасажиропотоку впродовж дня.

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.

Віртуальні бізнес-зустрічі залишаються, і очікується, що до 2024 року 41% з них будуть гібридними або віртуальними. Автоматизуйте підбиття підсумків зустрічей за допомогою штучного інтелекту, щоб ефективно зосередитися та підвищити продуктивність.

Розробка моделей машинного навчання схожа на випічку - невеликі зміни можуть мати великий вплив. Відстеження експерименту має вирішальне значення для відстеження входів і виходів, щоб знайти найефективнішу конфігурацію. Організація та ведення журналу експериментів з машинного навчання допомагає не втратити з поля зору те, що працює, а що ні.

Магістерські програми дають змогу отримати найсучасніші результати з мінімальною кількістю даних. Amazon SageMaker JumpStart спрощує точне налаштування та розгортання моделей для завдань НЛП.

Контроль версій має важливе значення як в інженерії програмного забезпечення, так і в машинному навчанні, де версії даних і моделей відіграють вирішальну роль. Це дає такі переваги, як відстежуваність, відтворюваність, відкат, налагодження та співпраця.

Управління модельними ризиками (Model Risk Management, MRM) у фінансах має вирішальне значення для управління ризиками, пов'язаними з використанням моделей машинного навчання для прийняття рішень у фінансових установах. Weights & Biases може підвищити прозорість і швидкість робочого процесу, зменшуючи потенціал для значних фінансових втрат.

Гіперпараметри в ML суттєво впливають на продуктивність моделі. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів може підвищити ефективність моделі.

Атака вірусу-здирника на ChangeHealthcare порушує ланцюжок поставок, підкреслюючи вразливість корпоративної культури безпеки. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) та Інституту прикладних досліджень (HPI) мають на меті покращити кібербезпеку в ланцюгах поставок, щоб протистояти зростанню кількості крадіжок даних та атак з вимогами викупу.

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.

Стенфордський НЛП впроваджує DSPy для розробки підказок, переходячи від ручного написання підказок до модульного програмування. Новий підхід має на меті оптимізувати підказки для LLM, підвищуючи надійність та ефективність.

Висновок Meta Llama 3 тепер доступний на AWS Trainium та AWS Inferentia в SageMaker JumpStart. Економічно ефективне розгортання зі зниженням витрат до 50% порівняно з аналогічними екземплярами. Легший доступ до високопродуктивних прискорювачів для додатків реального часу, таких як чат-боти.

Дослідники Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту випустили відкритий набір даних TorNet, що містить радіолокаційні дані з тисяч торнадо. Моделі машинного навчання, навчені на TorNet, демонструють багатообіцяючу здатність виявляти торнадо, потенційно підвищуючи точність прогнозів і рятуючи життя людей.

Модель DBRX, розроблена компанією Databricks, - це LLM з 132 мільярдами параметрів, попередньо навчений на 12 трильйонах токенів. SageMaker JumpStart пропонує легкий доступ до цієї моделі для різних завдань ML, прискорюючи розробку та розгортання.

Уникайте збоїв машинного навчання, дотримуючись найкращих практик одночасного кодування. Одномоментне кодування перетворює категоріальні змінні в двійкові стовпці, покращуючи продуктивність моделі та сумісність з алгоритмами.

PyAnnote від Hugging Face інтегрований з Amazon SageMaker для діаріуша спікера. Вичерпний посібник із розгортання сегментації спікерів у AWS Cloud.

Організації використовують автоматичне узагальнення тексту для ефективного прийняття рішень. Фінансові фірми конденсують звіти для аналізу, а медіакомпанії відстежують новини.

Нове дослідження показує, що новаторська технологія штучного інтелекту, розроблена Google, перевершує людські можливості в аналізі медичних зображень. Потенціал для революції в галузі охорони здоров'я.

Відкрийте для себе новаторські дослідження компанії Tesla щодо зберігання відновлюваної енергії. Нова технологія акумуляторів може революціонізувати способи живлення наших будинків і транспортних засобів.

Дізнайтеся, як компанія Х зробила революцію в технологічній галузі завдяки своєму революційному продукту, що призвело до різкого зростання продажів і задоволеності клієнтів. Дізнайтеся про інноваційні технології, що стоять за їхнім успіхом, і про те, як вони змінюють наш спосіб взаємодії з пристроями.

Дізнайтеся, як інноваційний технологічний стартап XYZ революціонізує галузь охорони здоров'я завдяки своєму революційному діагностичному інструменту на основі штучного інтелекту. Дізнайтеся, як їхня передова технологія спрощує догляд за пацієнтами та покращує результати лікування.

Нове дослідження розкриває новаторську технологію, розроблену компанією XYZ, яка революціонізує наш підхід до відновлюваної енергетики. Результати показують значне підвищення ефективності та економічності.

Дізнайтеся, як нова технологія безпілотного водіння Tesla революціонізує автомобільну промисловість. Дізнайтеся, як їхня передова система штучного інтелекту прокладає шлях до повністю автономних автомобілів.

Дізнайтеся, як компанія Х зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своєму революційному продукту, що призвело до різкого зростання продажів і зацікавленості споживачів. Розкрийте несподіване партнерство між компаніями Y та Z, яке здатне перевернути ринок.

Відкрийте для себе останні досягнення в технології штучного інтелекту завдяки революційним дослідженням від Google і Microsoft. Дізнайтеся, як ці компанії революціонізують майбутнє штучного інтелекту.

Ознайомтеся з останніми революційними дослідженнями провідних технологічних компаній щодо дронів зі штучним інтелектом. Дізнайтеся, як ці інноваційні технології революціонізують галузі та формують майбутнє автоматизації.

Нове дослідження розкриває революційні висновки щодо впливу технології штучного інтелекту на підвищення рівня задоволеності клієнтів. Такі компанії, як Google і Amazon, лідирують у впровадженні інноваційних рішень на основі штучного інтелекту.

Дізнайтеся, як інноваційний стартап XYZ революціонізує технологічну індустрію завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як провідні компанії вже впроваджують продукти XYZ для підвищення ефективності та продуктивності.

Відкрийте для себе революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компанією Google, яка революціонізує галузь охорони здоров'я. Дізнайтеся, як ця інноваційна система здатна з безпрецедентною точністю прогнозувати результати лікування пацієнтів.

Відкрийте для себе революційні дослідження компанії Tesla щодо нових рішень у сфері сталої енергетики. Дізнайтеся про інноваційне партнерство між Apple та SpaceX у розробці передових технологій.

Відкрийте для себе революційну технологію штучного інтелекту, розроблену Google, яка революціонізує аналіз даних. Дізнайтеся, як ця інновація трансформує індустрію по всьому світу.

Відкрийте для себе останні досягнення в технології штучного інтелекту завдяки новаторським дослідженням провідних компаній. Дізнайтеся, як інноваційні продукти революціонізують галузі по всьому світу.

Дізнайтеся, як компанія XYZ здійснила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як їхній інноваційний продукт перевернув ринок і встановив нові стандарти ефективності та продуктивності.

Нове захоплююче дослідження розкриває революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компаніями Google і Tesla. Інноваційне програмне забезпечення обіцяє зробити революцію в автомобільній промисловості.

Відкрийте для себе останні революційні технології від Apple та Google. Дослідіть майбутнє штучного інтелекту та його вплив на повсякденне життя.

Відкрийте для себе революційні дослідження компанії XYZ щодо нових методів лікування раку з використанням нанотехнологій. Їхній інноваційний підхід показує багатообіцяючі результати в ефективному націлюванні на пухлинні клітини.

Дізнайтеся, як компанія X зробила революцію в технологічній галузі завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту, встановивши новий стандарт інновацій. Дізнайтеся про вплив їхнього продукту на бізнес по всьому світу.

Дізнайтеся, як компанія XYZ зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як їхній продукт змінює спосіб ведення бізнесу в усьому світі.

Дізнайтеся, як остання модель iPhone від Apple революціонізувала фотографію на смартфонах завдяки вдосконаленим функціям камери. Дослідіть вплив нової технології безпілотного водіння Tesla на майбутнє транспорту.

Відкрийте для себе новітні революційні технології, розроблені компанією Tesla для своєї нової моделі електромобіля. Дізнайтеся, як ця інновація зробить революцію в автомобільній індустрії.

Дізнайтеся про останні прориви в технології штучного інтелекту від провідних компаній. Дізнайтеся, як інноваційні продукти революціонізують галузі по всьому світу.

Дізнайтеся про новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX, яка зробила революцію в електромобілях та космічних дослідженнях. Відкрийте для себе останні інновації у сфері сталої енергетики та міжпланетних подорожей.

Дізнайтеся про новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX, яка зробила революцію в електромобілях та космічних подорожах. Дізнайтеся, як їхні інноваційні технології формують майбутнє транспорту.

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 запуском Neuralink від Ілона Маска. Революційний інтерфейс між мозком і машиною обіцяє об'єднати людський і штучний інтелект.

Відкрийте для себе новітні революційні технології, розроблені компанією Tesla, які зробили революцію в індустрії електромобілів. Дізнайтеся, як їхні інноваційні функції автономного водіння встановлюють нові стандарти автомобільної безпеки та зручності.

Дізнайтеся про новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX, спрямовану на створення сталих енергетичних рішень для космічних подорожей. Бачення Ілона Маска про повністю стійку колонію на Марсі близьке до реальності, як ніколи раніше.

Нове дослідження розкриває революційну технологію штучного інтелекту, розроблену Google, яка змінює майбутнє аналізу даних. Компанії по всьому світу намагаються впровадити цю інновацію, що змінює правила гри.

Дізнайтеся, як компанія Х зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своєму революційному продукту, що призвело до різкого зростання продажів і домінування на ринку. Дізнайтеся, як інноваційний підхід до технології штучного інтелекту виділив їх серед конкурентів і вивів на лідируючі позиції в галузі.

Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту, представивши революційний новий продукт компанії XYZ. Ця інновація, що змінює правила гри, переосмислить галузеві стандарти та революціонізує спосіб нашої взаємодії з машинами.

Дізнайтеся, як остання модель iPhone від Apple революціонізує мобільну фотографію завдяки своїй передовій технології камери. Вивчіть революційні функції нового оновлення iOS, яке обіцяє покращити користувацький досвід.

Дізнайтеся, як компанія Х зробила революцію в галузі завдяки своєму революційному продукту, що призвело до різкого зростання прибутків і задоволеності клієнтів. Дізнайтеся про інноваційні технології, що стоять за їхнім успіхом, і про те, як вони формують майбутнє ринку.

Дізнайтеся про новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX у розробці нових рішень для сталої енергетики. Дізнайтеся, як їхні інноваційні технології революціонізують спосіб, у який ми живимо наш світ.

Дізнайтеся, як компанія XYZ зробила революцію в технологічній індустрії завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як їхній продукт перевершив конкурентів, що призвело до стрімкого панування на ринку.

Дізнайтеся, як компанія Х зробила революцію в галузі, створивши революційний продукт, продемонструвавши передові технології. Дізнайтеся, як їхній інноваційний підхід встановив новий стандарт для конкурентів на ринку.

Дізнайтеся, як компанія XYZ зробила революцію в технологічній індустрії завдяки інноваційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як їхній продукт зруйнував традиційні бізнес-моделі та встановив нові стандарти.

Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту з новим безпілотним автомобілем Tesla. Революційна для автомобільної індустрії, ця інновація обіцяє безпечніший та ефективніший транспорт.

Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту від Google, що революціонізує наш спосіб взаємодії з машинами. Дослідіть потенційний вплив на індустрію та повсякденне життя.

Нове дослідження розкриває революційну технологію, розроблену компанією Tesla для вирішення проблем сталої енергетики. Такі компанії, як Google та Apple, інвестують в ініціативи з чистої енергії.

Нове дослідження розкриває революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компанією Google, яка революціонізує аналіз даних у галузі охорони здоров'я. Такі компанії, як IBM і Microsoft, інвестують значні кошти в дослідження ШІ, щоб залишатися конкурентоспроможними на ринку.

Лінгвістична майстерність ChatGPT вражає дослідників, але його внутрішня робота залишається загадкою. Механістична інтерпретованість проливає світло на передбачення GPT2-Small повторюваних лексем, відкриваючи інтригуюче розуміння механізмів мовної моделі.

ШІ та ML революціонізують виробництво, але залишаються проблеми з обробкою величезних неструктурованих даних. Генеративний ШІ, такий як Claude, демократизує доступ до ШІ для малих виробників, підвищуючи продуктивність і швидкість прийняття рішень. Підказки з декількома кадрами покращують точність генерації коду для складних NLQ, підвищуючи можливості FM в розширеній обробці даних для промислов...

Meta представляє тонку настройку моделей Code Llama за допомогою Amazon SageMaker JumpStart для підвищення точності та зрозумілості. Code Llama пропонує розширені можливості кодування, підтримує популярні мови програмування та демонструє покращену продуктивність у бенчмарках HumanEval та MBPP.

Дослідники Массачусетського технологічного інституту очолюють команду MATCHMAKERS в рамках проекту Cancer Grand Challenges, що має на меті революціонізувати імунотерапію раку за допомогою штучного інтелекту. Міждисциплінарна команда прогнозуватиме розпізнавання Т-клітин за допомогою лабораторних тестів для персоналізованого лікування, що фінансується The Mark Foundation та іншими.

За допомогою хмарних сервісів AWS можна здійснити революцію в галузі охорони здоров'я у діагностиці інсульту. Виклики включають в себе ізоляцію даних, проблеми конфіденційності та регуляторні обмеження.

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.

Генеративні програми штучного інтелекту, засновані на фундаментальних моделях, створюють бізнес-цінність у клієнтському досвіді та інноваціях. Виклики включають якість вихідних даних, конфіденційність даних і вартість, але такі рішення, як оперативне проектування і RAG, можуть допомогти організаціям використовувати можливості ШІ з AWS Bedrock.

Побудуйте алгоритм k-середніх на Python з нуля, використовуючи бібліотеки numpy та pandas. Застосуйте його до реальної задачі семантичної сегментації супутникових знімків Аральського моря.

ШІ та ML трансформують фінанси для виявлення шахрайства, оцінки кредитоспроможності та оптимізації торгівлі. Точки доступу Amazon S3 спрощують безпечний доступ до даних у великих масштабах.

Захоплюючі новини: Моделі Gemma тепер доступні на Amazon SageMaker JumpStart! Gemma пропонує найсучасніші мовні моделі, що містять до 6 трильйонів токенів. Дізнайтеся про чудову продуктивність Gemma в різних доменах і отримайте доступ до базових моделей у SageMaker для швидкої розробки машинного навчання.

LLM на базі графічних процесорів NVIDIA дозволяють чат-ботам спілкуватися природно та допомагати у виконанні різних завдань, таких як написання коду та пошук ліків. Їх універсальність та ефективність роблять їх необхідними для таких галузей, як охорона здоров'я, роздрібна торгівля, фінанси тощо, революціонізуючи роботу зі знаннями.

Стаття досліджує інтеграцію причинно-наслідкових міркувань в ML за допомогою причинно-наслідкових графів. Причинні графіки допомагають відокремити причини від кореляцій, що є важливим у причинно-наслідкових висновках. ML не має можливості відповідати на причинно-наслідкові питання через хибні кореляції, плутанину, колайдери та посередники. Структурні причинно-наслідкові моделі (SCM) пропонують...

VistaPrint співпрацює з малими підприємствами по всьому світу, використовуючи Amazon Personalize, щоб підвищити коефіцієнт конверсії на 10% і знизити витрати на 30%. Їхня нова хмарна система, що використовує сервіси Twilio Segment і AWS, надає персоналізовані рекомендації щодо продуктів для покращення взаємодії з клієнтами.

Отримайте доступ до набору даних Sun RGB-D для розуміння 3D-зображень з 2D-зображень. Набір даних включає сцени в приміщенні з 2D і 3D анотаціями від різних 3D-сканерів. Вивчіть код Python, щоб отримати доступ до цього цінного ресурсу для глибшого розуміння ML.

Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили набір даних для імітації периферійного зору в моделях штучного інтелекту, що покращує розпізнавання об'єктів. Розуміння периферійного зору в машинах може підвищити безпеку водіїв і передбачити поведінку людини, подолавши розрив між ШІ та людським зором.

Колишній інженер Google, заарештований за крадіжку комерційної таємниці штучного інтелекту, співпрацював з китайськими компаніями. Ймовірно, копіював детальну інформацію про чіпи GPU і TPU, суперкомп'ютерні системи.

Створення масштабованих пайплайнів Kubeflow ML на Vertex AI, "джейлбрейк" готових контейнерів Google. Платформа MLOps спрощує життєвий цикл ML завдяки модульній архітектурі та інтеграції з Google Vertex AI.

Графові нейронні мережі (ГНМ) моделюють взаємопов'язані дані, такі як молекулярні структури та соціальні мережі. ГНМ у поєднанні з послідовними моделями створюють просторово-часові ГНМ, що відкривають шлях до глибшого розуміння та інноваційних застосувань у промисловості/дослідженнях.

Генеративний ШІ створює реалістичні синтетичні дані для різних галузей. Сховище синтетичних даних DataCebo від MIT робить революцію в тестуванні програмного забезпечення та допомагає організаціям приймати обґрунтовані рішення, використовуючи синтетичні дані.

Аліда використала модель Claude Instant від Anthropic на Amazon Bedrock, щоб покращити ствердження теми в 4-6 разів у відповідях на опитування, подолавши обмеження традиційного НЛП. Amazon Bedrock дозволив Аліді швидко створити масштабований сервіс для дослідників ринку, який збирає нюансовані якісні дані, що виходять за рамки запитань з декількома варіантами відповідей.

ШІ-платформа Hugging Face несвідомо розміщувала на комп'ютерах користувачів шкідливе програмне забезпечення, в тому числі бекдори. Дослідники JFrog виявили 100 шкідливих повідомлень, одне з яких надавало повний контроль над віддаленими пристроями.

Технології штучного інтелекту та машинного навчання покращують роботу контакт-центрів завдяки ботам самообслуговування, аналітиці дзвінків у реальному часі та пост-аналітиці. Інтеграція Amazon Lex та Genesys Cloud спрощує процес розробки ботів, перетворюючи контакт-центри на центри прибутку.

Відкрийте для себе можливості аналізу головних компонент (PCA) за допомогою декомпозиції сингулярних значень (SVD) у C#. Перетворюйте набори даних для візуалізації або прогнозування, використовуючи лише дев'ять елементів даних. PCA є ключовою технікою для зменшення розмірності та аналізу даних, що застосовується в машинному навчанні та виявленні аномалій.

OpenSearch - це універсальний набір програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом для пошуку, аналітики та моніторингу, а Amazon Personalize пропонує складні можливості персоналізації, які не потребують досвіду в галузі ML. Використовуючи ці технології для покращення релевантності пошуку та генерації персоналізованих рекомендацій, компанії можуть підвищити рівень залучення користувачів і...

Тамара Бродерік, викладач Массачусетського технологічного інституту, використовує байєсівський висновок для кількісної оцінки невизначеності в методах аналізу даних. Співпрацюючи в різних галузях, вона допомагає розробляти такі інструменти, як модель машинного навчання для океанських течій та інструмент для людей з обмеженими руховими можливостями.

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.

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.

t-SNE - це потужна техніка для візуалізації багатовимірних даних, яка перетворює їх у 2D XY-графік. Реалізуйте її на C# для кращого розуміння та візуалізації наборів даних, таких як цифри UCI.

Axfood AB, другий за величиною рітейлер продуктів харчування у Швеції, у партнерстві з AWS створив прототип нової найкращої практики MLOps для ефективних моделей ML. Вони покращили масштабованість та ефективність, співпрацюючи з експертами AWS та використовуючи Amazon SageMaker, зосередившись на прогнозуванні продажів фруктів та овочів, щоб оптимізувати рівень запасів у магазині та мінімізуват...

Дослідіть складний, але ефективний підхід ієрархічного навігаційного малого світу (HNSW) для швидкого пошуку найближчого сусіда. Пориньте в історію та тонкощі HNSW, щоб зрозуміти його високошвидкісні можливості.

Пастки машинного навчання: надмірне налаштування, оманливі дані, приховані змінні. Приклади включають невдалі моделі прогнозування Covid та систему якості води. Контрольний список REFORMS запроваджено для запобігання помилкам у науці на основі ML.

У статті висвітлено розгортання ML-моделей у хмарі, об'єднання полів CS і DS та подолання обмежень пам'яті при розгортанні моделей. Ключові технології включають Detectron2, Django, Docker, Celery, Heroku та AWS S3.

У статті "Пряма оптимізація преференцій" представлено новий спосіб точного налаштування фундаментальних моделей, що призводить до вражаючого зростання продуктивності з меншою кількістю параметрів. Цей метод замінює потребу в окремій моделі винагороди, революціонізуючи спосіб оптимізації LLM.

Основні моменти статті: "Обернення матриці з нуля за допомогою SVD декомпозиції на C#" в Microsoft Visual Studio Magazine. Важливість у машинному навчанні, реалізація алгоритму SVD у C# для обернення матриць".

Amazon SageMaker Canvas дозволяє експертам у галузі створювати потужні аналітичні та ML-моделі без кодування. Це допомагає виявляти аномальні точки даних у промислових машинах, що має вирішальне значення для прогнозованого обслуговування та підвищення продуктивності.

Фундаментальні моделі Code Llama від Meta, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують найсучасніші можливості великої мови для генерації коду та природної мови про код. Моделі доступні у трьох варіантах, з параметрами до 70B, призначені для підвищення продуктивності розробників на різних мовах програмування. SageMaker JumpStart надає доступ до низки базових моделей для швидкого розгорт...

Amazon SageMaker MME дозволяють динамічно розподіляти обчислювальні ресурси для моделей, заощаджуючи витрати та оптимізуючи ефективність. DJLServing дозволяє масштабувати кожну модель для MME, що не залежать від структури трафіку.

Основні моменти статті: Кластеризація за методом K-середніх є поширеною, але також використовуються інші методи, такі як DBSCAN, модель гауссової суміші та спектральна кластеризація. Кластеризація на основі самоорганізаційних карт (SOM) створює кластери на основі схожості. Реалізація на C# з використанням набору даних Penguin показує результати кластеризації.

У сучасному світі, що ґрунтується на даних, вміння робити причинно-наслідкові висновки має вирішальне значення, а Google Trends демонструє зростаючий інтерес до нього. Опануйте цю цінну навичку за допомогою посібника для самонавчання, який підходить для всіх рівнів і професій.

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.

Фундаментальні моделі Code Llama від Meta, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують найсучасніші моделі великих мов для генерації коду та підказок природною мовою. Code Llama поставляється в трьох варіантах і різних розмірах, навчений на мільярдах токенів, забезпечуючи стабільні покоління з до 100 000 токенів контексту. SageMaker JumpStart пропонує доступ до низки базових моделей, вк...

Amazon SageMaker Canvas надає безкодовий інтерфейс для експертів у галузі для створення потужної аналітики та моделей машинного навчання, вирішуючи дилему набору навичок у прийнятті рішень на основі даних. У цій статті демонструється, як SageMaker Canvas можна використовувати для виявлення аномалій у виробничій галузі, допомагаючи виявляти несправності або незвичні операції промислових машин.

Booking.com співпрацював з AWS Professional Services для використання Amazon SageMaker і модернізації своєї інфраструктури ML, скоротивши час очікування на навчання моделей і експерименти, інтегрувавши основні можливості ML і скоротивши цикл розробки моделей ML. Це покращило їхній досвід пошуку та принесло користь мільйонам мандрівників по всьому світу.

У статті "Аналіз головних компонент (PCA) з нуля за допомогою класичної техніки на C#" у журналі Microsoft Visual Studio Magazine пояснюється, як PCA може зменшити кількість стовпців у наборі даних та його застосування в алгоритмах машинного навчання. У статті також обговорюються труднощі обчислення власних значень і власних векторів і наводиться демонстрація на прикладі підмножини набору дани...

У цій статті розглядаються три ключові методи кодування для машинного навчання: кодування міток, одночасне кодування та цільове кодування. Вона містить зручний для початківців посібник з перевагами, недоліками та прикладами коду на Python, який допоможе аналітикам даних зрозуміти та ефективно впровадити ці методи.

Автоматизуйте виявлення шахрайства в іпотечних документах за допомогою ML-моделей і правил, визначених бізнесом, за допомогою Amazon Fraud Detector, повністю керованого сервісу виявлення шахрайства. Завантажуйте історичні дані, навчайте модель, перевіряйте ефективність і розгортайте API для прогнозування, щоб покращити виявлення шахрайства та точність андеррайтингу.

MIT-Pillar AI Collective оголошує шість стипендіатів на весну 2024 року, щоб підтримати аспірантів, які проводять дослідження в галузі штучного інтелекту, машинного навчання та науки про дані для комерціалізації своїх інновацій. Серед стипендіатів - Ясмін Аль-Фарадж (Yasmeen AlFaraj), яка працює над стійкими пластмасами, та Рубен Кастро Орнелас (Ruben Castro Ornelas), який розробляє багатоціль...

У 2021 році фармацевтична промисловість згенерувала 550 мільярдів доларів доходу в США, а до 2022 року прогнозовані витрати на діяльність з фармаконагляду становитимуть 384 мільярди доларів. Для вирішення проблем моніторингу небажаних явищ розроблено рішення на основі машинного навчання з використанням Amazon SageMaker та моделі BioBERT від Hugging Face, що забезпечує автоматизоване виявлення ...

HSR.health використовує геопросторові можливості Amazon SageMaker для створення інструменту, який надає точну інформацію про поширення хвороб з метою запобігання спалахам зоонозів до того, як вони стануть глобальними. Індекс ризику використовує понад 20 факторів для оцінки взаємодії людини і дикої природи, а для аналізу даних застосовує супутникові знімки та дистанційне зондування.

Аспірант Массачусетського технологічного інституту Бехруз Тахмасебі (Behrooz Tahmasebi) та його науковий керівник Стефані Єгелка (Stefanie Jegelka) модифікували закон Вейля, щоб врахувати симетрію при оцінці складності даних, що потенційно може покращити машинне навчання. Їхня робота, представлена на конференції "Нейронні системи обробки інформації", демонструє, що моделі, які задовольняють си...

Лікарі мають нижчу точність у діагностиці шкірних захворювань на темній шкірі: дерматологи точно характеризують лише 34% зображень порівняно з 38% для світлої шкіри. Алгоритми штучного інтелекту можуть підвищити точність, але така диспропорція свідчить про необхідність змін в освіті та підготовці дерматологів.

Amazon SageMaker Canvas, запущений у 2021 році, пропонує безкодовий підхід до побудови та розгортання моделей машинного навчання. Останні оновлення представляють нові можливості генеративного ШІ, включаючи підтримку моделей Meta Llama 2 і Mistral.AI, що полегшує користувачам використання можливостей ШІ без написання коду.

У новому дослідженні ITIF закликає уряди впроваджувати штучний інтелект для підвищення енергоефективності в різних галузях промисловості, наводячи такі приклади, як використання фермерами штучного інтелекту для зменшення використання добрив і води, а заводами - для підвищення енергоефективності. Автор дослідження підкреслює необхідність того, щоб політики не стримували корисне використання ШІ,...

Дізнайтеся, як розрахувати рентабельність інвестицій вашої команди з обробки даних (ROI) за допомогою піраміди ROI Data ROI Pyramid, яка фокусується на визначенні цінності ініціатив команди з обробки даних, таких як дашборди відтоку клієнтів та ініціативи з якості даних. Піраміда також підкреслює, що скорочення часу простою даних є ключовою стратегією для збільшення ROI.

Стійкість має вирішальне значення для робочих навантажень генеративного ШІ, щоб відповідати вимогам доступності та безперервності бізнесу. Рішення генеративного ШІ передбачають нові ролі, інструменти та міркування, такі як швидка перевірка та конвеєри даних.

Дані мають вирішальне значення для максимізації цінності штучного інтелекту та ефективного вирішення бізнес-проблем. Amazon SageMaker Canvas революціонізує підготовку даних для аналітиків з безпеки, дозволяючи їм без зусиль отримувати доступ до фундаментальних моделей, витягувати цінність і виправляти ризики кібербезпеки.

Amazon Titan Text Embeddings - це модель вбудовування тексту, яка перетворює текст природною мовою в числові представлення для пошуку, персоналізації та кластеризації. Вона використовує алгоритми вбудовування слів і великі мовні моделі для фіксації семантичних зв'язків і покращення подальших завдань NLP.

Автоматизуйте виявлення підробки документів та шахрайства в масштабах за допомогою сервісів AWS AI та машинного навчання для андеррайтингу іпотечних кредитів. Розробити модель комп'ютерного зору на основі глибокого навчання для виявлення та виділення підроблених зображень в іпотечному андеррайтингу за допомогою Amazon SageMaker.

У статті досліджується математична основа оптимізатора Adam і пояснюється, чому він є найпопулярнішим оптимізатором у глибокому навчанні. Вона заглиблюється в механіку роботи Адама, висвітлюючи його адаптивну швидкість навчання та здатність регулювати розмір кроку залежно від складності даних.

Ця стаття містить практичний посібник з використання Facebook Prophet для аналізу часових рядів, спрямований на усунення бар'єрів для входу на ринок. Prophet - це інструмент з відкритим вихідним кодом від Facebook, який з легкістю створює точні прогнози часових рядів, що робить його ідеальним для бізнес-додатків.

У цій статті досліджується складний взаємозв'язок між затримкою та пропускною здатністю при розгортанні великих мовних моделей (LLM) за допомогою Amazon SageMaker JumpStart. Бенчмаркінг LLM, таких як Llama 2, Falcon і Mistral, показує вплив архітектури моделі, конфігурації обслуговування, типу апаратного забезпечення екземплярів і паралельних запитів на продуктивність.

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.

У Клініці машинного навчання в охороні здоров'я ім. Абдула Латіфа Джаміля при Массачусетському технологічному інституті обговорили, чи потрібно повністю пояснювати "чорний ящик" процесу прийняття рішень щодо моделей ШІ для схвалення FDA. На заході також наголошувалося на необхідності освіти, доступності даних і співпраці між регуляторними органами та медичними працівниками у регулюванні ШІ в о...

Atacama Biomaterials, стартап, що поєднує архітектуру, машинне навчання та хімічну інженерію, розробляє екологічно чисті матеріали з різними сферами застосування. Їхні технології дозволяють створювати бібліотеки даних і матеріалів за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання, виробляючи компостовані пластмаси та пакування з регіональних джерел.

У 2017 році Google Brain представив Transformer - гнучку архітектуру, яка перевершила існуючі підходи до глибокого навчання, і тепер використовується в таких моделях, як BERT і GPT. GPT, модель декодера, використовує завдання мовного моделювання для генерації нових послідовностей і дотримується двоетапної схеми попереднього навчання та точного налаштування.

Програми генеративного штучного інтелекту, що використовують великі мовні моделі (LLM), мають економічну цінність, але управління безпекою, конфіденційністю та дотриманням нормативних вимог має вирішальне значення. Ця стаття містить рекомендації щодо усунення вразливостей, впровадження найкращих практик безпеки та побудови стратегій управління ризиками для додатків генеративного ШІ.

У статті обговорюється алгоритм розкладання сингулярних значень (SVD) та авторський процес рефакторингу алгоритму Якобі з Наукової бібліотеки GNU на Python/NumPy. Автор перевіряє свою функцію SVD з нуля за допомогою функції np.linalg.svd() і підкреслює корисність SVD в класичній статистиці та машинному навчанні.

Amazon Textract - це ML-сервіс, який з високою точністю витягує текст і дані зі сканованих документів, автоматизуючи обробку документів для різних цілей. Він пропонує рішення для спрощення перевірки статусу вакцинації, надаючи точну інформацію з карток щеплень за допомогою запитів Amazon Textract Queries.

У цій статті досліджується актуальна тема галюцинацій LLM у дослідженнях ШІ, висвітлюються значні наслідки помилок або брехні, спричинених великими мовними моделями. У ній обговорюються метрики для виявлення та вимірювання галюцинацій у робочих процесах відповіді на запитання з точністю 90% для закритої області та 70% для відкритої області.

Спектральна кластеризація, складна форма машинного навчання, перетворює дані у форму зі зменшеною розмірністю та застосовує кластеризацію за методом k-середніх. Реалізація спектральної кластеризації з нуля на Python була складним завданням, але результати виявилися ідентичними модулю scikit-learn, причому найскладнішою частиною було обчислення власних значень і власних векторів нормалізованої ...

Поява таких інструментів, як AutoAI, може зменшити важливість традиційних навичок машинного навчання, але глибоке розуміння основних принципів ML все одно буде затребуваним. У цій статті розглядаються математичні основи рекурентних нейронних мереж (RNN) та досліджується їх використання для виявлення послідовних закономірностей у часових рядах даних.

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.

Spark ML - це бібліотека з відкритим вихідним кодом для високопродуктивного зберігання даних і класичних алгоритмів машинного навчання. У статті демонструється демонстраційна версія PySpark, яка прогнозує політичні симпатії за допомогою синтетичного набору даних, висвітлюється використання даних Spark та процес встановлення.

У 2023 році домінували геометричні методи та програми ML, а також помітні прориви в структурній біології, включаючи відкриття двох нових антибіотиків за допомогою GNN. Зростає тенденція до конвергенції методів ML та експериментальних методів в автономному відкритті молекул, а також використання Flow Matching для швидшого та детермінованого відбору зразків.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Amazon SageMaker тепер підтримує потокову передачу відповідей для висновків у реальному часі, що забезпечує інтерактивний досвід і прискорює час відгуку в генеративних програмах ШІ, таких як чат-боти та віртуальні асистенти. У цій статті пояснюється, як вирішити проблеми затримок і реалізувати рішення за допомогою моделей SageMaker і Llama 2.

OpenAI визнала необхідність використання захищених авторським правом матеріалів при розробці таких інструментів ШІ, як ChatGPT, заявивши, що без цього було б "неможливо". Практика вилучення контенту без дозволу опинилася під пильною увагою, оскільки такі моделі ШІ, як ChatGPT і DALL-E, покладаються на велику кількість навчальних даних із загальнодоступного Інтернету.

Основні тези статті: Руйнівне тестування нейронних мереж та архітектур ML для підвищення надійності. Абляційне тестування визначає критичні частини, зменшує складність і підвищує відмовостійкість. Три типи абляційних тестів: нейронне, функціональне та вхідне абляційне тестування.

Клієнти AWS у сфері охорони здоров'я, фінансів та державного сектору тепер можуть отримувати цінну інформацію з документів, що зберігаються в Amazon S3, за допомогою інтелектуальної обробки документів (IDP) AWS із сервісами штучного інтелекту, такими як Amazon Textract. Пропонується два рішення: скрипт на Python для швидкої обробки та розгортання під ключ за допомогою AWS CDK для відмовостійко...

У 2024 році команди, що працюють з даними, зіткнуться з новою реальністю, в якій вони повинні бути орієнтованими на рентабельність інвестицій та ефективними, в той час як фінансування та зростання значно скоротилися за останні роки. Щоб зорієнтуватися в цій ситуації, фахівці з даних повинні шукати зворотний зв'язок із зацікавленими сторонами та визначати сфери для вдосконалення, щоб відповідат...

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.

У статті розглядається, як за допомогою пакета Python mlscorecheck можна перевірити відповідність результатів машинного навчання та експериментальних налаштувань. Пакет mlscorecheck надає чисельні методи для визначення того, чи можуть отримані результати бути результатом заявленого експерименту.

Нещодавнє дослідження вивчає, як дерева рішень і випадкові ліси, що широко використовуються в машинному навчанні, страждають від упередженості через припущення про безперервність ознак. У дослідженні пропонуються прості методи для зменшення цієї похибки, а результати показують погіршення продуктивності на 0,2 відсоткових пункти, коли атрибути відображаються дзеркально.

Аналіз головних компонент (PCA) - це складний метод, який використовується для зменшення розмірності, з двома основними методами: класичним та некласичним. У статті обговорюються проблеми реалізації PCA за допомогою класичного методу і демонструється реалізація на C# на підмножині набору даних Iris.

У статті демонструється реалізація функції ArgSort() мовою C# з прикладами коду як для масивів, так і для списків. Підкреслюється наявність перевантаження C# Array.Sort(a,b), яке дозволяє сортувати на основі значень у масиві.

Навчання на великих мовних моделях (LLM) різко зросло в популярності з виходом таких популярних моделей, як Llama 2, Falcon і Mistral, але навчання в такому масштабі може бути складним завданням. Бібліотека паралельних моделей (SMP) Amazon SageMaker спрощує цей процес завдяки новим функціям, зокрема спрощеному користувацькому інтерфейсу, розширеній тензорно-паралельній функціональності та опти...

Велика мовна модель Mixtral-8x7B від Mistral AI тепер доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого розгортання. Завдяки багатомовній підтримці та чудовій продуктивності Mixtral-8x7B є привабливим вибором для додатків NLP, пропонуючи швидший висновок і нижчі обчислювальні витрати.

Відмінний клієнтський досвід має вирішальне значення для диференціації бренду та зростання доходів, а 80% компаній планують інвестувати більше в CX. SageMaker Canvas та генеративний ШІ можуть революціонізувати сценарії дзвінків у контакт-центрах, підвищити ефективність, зменшити кількість помилок та покращити підтримку клієнтів.

Модель Llama Guard тепер доступна для Amazon SageMaker JumpStart, забезпечуючи захист вхідних і вихідних даних при розгортанні великих мовних моделей. Llama Guard - це загальнодоступна модель, яка допомагає розробникам захиститися від генерації потенційно ризикованих результатів, полегшуючи впровадження найкращих практик та вдосконалення відкритої екосистеми.

Клієнти стикаються зі зростаючими загрозами безпеці та вразливостями в міру того, як розширюється їхній цифровий слід. Amazon Security Lake та Amazon SageMaker пропонують нове рішення, централізуючи та стандартизуючи дані про безпеку, використовуючи при цьому машинне навчання для виявлення аномалій.

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.

У 2023 році генеративний штучний інтелект штурмував технологічну індустрію, домінуючи в заголовках новин і викликаючи дискусії. На тлі появи фігур, пов'язаних зі штучним інтелектом, у нетехнічних людей виникає плутанина щодо того, кому довіряти, які продукти зі штучним інтелектом використовувати, і чи становить штучний інтелект загрозу їхньому життю та роботі. Крім того, невпинний темп дослідж...

У статті досліджуються проблеми, з якими стикаються галузі, що не мають прогнозів у реальному часі, такі як фінанси, роздрібна торгівля, управління ланцюгами поставок та логістика. Вона висвітлює потенціал використання управління даними часових рядів MongoDB та Amazon SageMaker Canvas для подолання цих викликів та прийняття рішень на основі даних.

У цій статті досліджуються алгоритми виявлення викидів у машинному навчанні та їхнє застосування до статистики бейсбольних подач Головної бейсбольної ліги 2023 року. Порівнюються чотири алгоритми: еліптична оболонка, локальний фактор викидів, однокласова машина опорних векторів зі стохастичним градієнтним спуском та ізоляційний ліс. Мета полягає в тому, щоб отримати уявлення про їхню поведінку...

У цій статті досліджується логіка фундаментального алгоритму, що використовується в градієнтному спуску, зосереджуючись на експоненціальній ковзній середній. Обговорюється мотивація методу, його формула та математична інтерпретація розподілу вагових коефіцієнтів.

Amazon оголошує про інтеграцію Amazon DocumentDB з Amazon SageMaker Canvas, що дозволяє користувачам будувати ML-моделі без кодування. Ця інтеграція дозволяє компаніям аналізувати неструктуровані дані, що зберігаються в Amazon DocumentDB, і генерувати прогнози, не покладаючись на команди інженерів даних і фахівців з науки про дані.

Talent.com співпрацює з AWS для розробки системи рекомендацій щодо роботи з використанням глибокого навчання, яка обробляє 5 мільйонів щоденних записів менш ніж за 1 годину. Система включає в себе розробку функцій, архітектуру моделі глибокого навчання, оптимізацію гіперпараметрів та оцінку моделі, і все це за допомогою Python.

Перетворення тексту в зображення - це швидкозростаюча галузь ШІ, а Stable Diffusion дозволяє користувачам створювати високоякісні зображення за лічені секунди. Використання Retrieval Augmented Generation (RAG) покращує підказки для моделей Stable Diffusion, дозволяючи користувачам створювати власних ШІ-помічників для генерації підказок.

ICL, міжнародна виробнича та гірничодобувна корпорація, розробила власні можливості з використанням машинного навчання та комп'ютерного зору для автоматичного моніторингу свого гірничодобувного обладнання. За підтримки програми AWS Prototyping вони змогли створити фреймворк на AWS за допомогою Amazon SageMaker для отримання зображень з 30 камер, з потенціалом масштабування до тисяч.

Amazon SageMaker Studio тепер пропонує повністю керований редактор коду на основі Code-OSS, а також JupyterLab та RStudio, що дозволяє розробникам ML налаштовувати та масштабувати свої IDE за допомогою гнучких робочих просторів під назвою Spaces. Ці простори забезпечують постійне зберігання даних і конфігурацію часу виконання, підвищуючи ефективність робочого процесу і дозволяючи безперешкодно...

Новаторська мовна модель штучного інтелекту ChatGPT від OpenAI викликала захоплення своїми вражаючими здібностями, включаючи успішне складання іспитів та гру в шахи. Однак скептики стверджують, що справжній інтелект не слід плутати з запам'ятовуванням, що призвело до наукових досліджень, які вивчають цю різницю і наводять аргументи проти ШІ.

Пориньте у світ штучного інтелекту - створіть з нуля тренажерний зал для навчання з глибоким підкріпленням. Отримайте практичний досвід і розробіть власний тренажерний зал, щоб навчити агента вирішувати прості завдання, закладаючи фундамент для більш складних середовищ і систем.

Vodafone трансформується в TechCo до 2025 року, плануючи залучити 50% своєї робочої сили до розробки програмного забезпечення та надавати 60% цифрових послуг власними силами. Щоб підтримати цей перехід, Vodafone уклав партнерство з Accenture та AWS для створення хмарної платформи та взяв участь у конкурсі AWS DeepRacer, щоб покращити свої навички машинного навчання.

Магістри LLM, такі як Llama 2, Flan T5 і Bloom, необхідні для розмовних кейсів використання ШІ, але оновлення їхніх знань вимагає перепідготовки, що займає багато часу і коштує дорого. Однак завдяки Retrieval Augmented Generation (RAG) з використанням Amazon Sagemaker JumpStart і векторної бази даних Pinecone, LLM можна розгортати і підтримувати в актуальному стані відповідну інформацію, щоб з...

У цій статті досліджується важливість класичних обчислень у контексті штучного інтелекту, підкреслюється їхня доведена правильність, сильне узагальнення та інтерпретованість порівняно з обмеженнями глибоких нейронних мереж. У ній стверджується, що розробка систем штучного інтелекту з цими класичними обчислювальними навичками має вирішальне значення для створення агентів із загальним інтелектом.

Getir, піонер надшвидкої доставки продуктів, впровадив наскрізну систему управління персоналом з використанням Amazon Forecast і AWS Step Functions, що дозволило скоротити час моделювання на 70% і підвищити точність прогнозування на 90%. Цей комплексний проект розраховує потреби в кур'єрах і вирішує проблему розподілу змін, оптимізуючи графіки змін і мінімізуючи кількість пропущених замовлень.

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.

Спектральна кластеризація - це складна техніка машинного навчання, яка виявляє закономірності в даних. Її реалізація включає в себе обчислення матриць афінності та лапласіанських матриць, власних векторів та виконання кластеризації за методом k-середніх.

Великі мовні моделі (LLM), такі як GPT NeoX і Pythia, набувають все більшої популярності завдяки мільярдам параметрів і вражаючій продуктивності. Навчання цих моделей на AWS Trainium є економічно вигідним та ефективним завдяки таким оптимізаціям, як ротаційне позиційне вбудовування (ROPE) та техніка часткового обертання.