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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Дізнайтеся, як тестувати проекти машинного навчання за допомогою Pytest та Pytest-cov. Посібник зосереджується на BERT для класифікації тексту з використанням стандартних галузевих бібліотек.
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...
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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...
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.
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.
Резюме: Розвідувальний аналіз Tripadvisor виявив проблеми в розумінні складних систем. Для ефективного дослідження даних у бізнес-контексті потрібні тісніші партнерські стосунки та більше циклів.
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.
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.
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.
Фішинг - це отримання конфіденційної інформації через електронну пошту. Amazon Comprehend Custom допомагає виявляти спроби фішингу за допомогою ML-моделей.
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.
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.
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.
ONNX Runtime на AWS Graviton3 прискорює ML-виведення на 65% завдяки оптимізованим ядрам GEMM. Бекенд MLAS прискорює роботу оператора глибокого навчання для підвищення продуктивності.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Гіперпараметри в ML суттєво впливають на продуктивність моделі. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів може підвищити ефективність моделі.
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.
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...
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Уникайте збоїв машинного навчання, дотримуючись найкращих практик одночасного кодування. Одномоментне кодування перетворює категоріальні змінні в двійкові стовпці, покращуючи продуктивність моделі та сумісність з алгоритмами.
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.
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.
Відкрийте для себе новаторські дослідження компанії Tesla щодо зберігання відновлюваної енергії. Нова технологія акумуляторів може революціонізувати способи живлення наших будинків і транспортних засобів.
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.
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 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.
Дізнайтеся, як нова технологія безпілотного водіння Tesla революціонізує автомобільну промисловість. Дізнайтеся, як їхня передова система штучного інтелекту прокладає шлях до повністю автономних автомобілів.
Відкрийте для себе останні досягнення в технології штучного інтелекту завдяки революційним дослідженням від Google і Microsoft. Дізнайтеся, як ці компанії революціонізують майбутнє штучного інтелекту.
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.
Ознайомтеся з останніми революційними дослідженнями провідних технологічних компаній щодо дронів зі штучним інтелектом. Дізнайтеся, як ці інноваційні технології революціонізують галузі та формують майбутнє автоматизації.
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.
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 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.
Відкрийте для себе останні революційні технології від Apple та Google. Дослідіть майбутнє штучного інтелекту та його вплив на повсякденне життя.
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 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 про останні прориви в технології штучного інтелекту від провідних компаній. Дізнайтеся, як інноваційні продукти революціонізують галузі по всьому світу.
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 новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX, яка зробила революцію в електромобілях та космічних подорожах. Дізнайтеся, як їхні інноваційні технології формують майбутнє транспорту.
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.
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.
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.
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 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.
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, 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, 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 своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як їхній продукт перевершив конкурентів, що призвело до стрімкого панування на 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 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.
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.
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.
Побудуйте алгоритм k-середніх на Python з нуля, використовуючи бібліотеки numpy та pandas. Застосуйте його до реальної задачі семантичної сегментації супутникових знімків Аральського моря.
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.
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.
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.
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.
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.
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...
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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...
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.
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 "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.
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.
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".
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.
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.
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 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.
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.
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 ...
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.
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...
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,...
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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 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...
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 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.
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 ...
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.
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.
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 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.
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.
Відкрийте для себе можливості латентного розподілу Діріхле (LDA) для ефективного моделювання тем у машинному навчанні та науці про дані. Дізнайтеся, як LDA можна застосовувати не лише до текстових даних, наприклад, в інтернет-магазинах та аналізі кліків, і як його можна інтегрувати з іншими імовірнісними моделями для персоналізованих рекомендацій.
PGA TOUR розробляє систему відстеження положення м'яча наступного покоління, яка використовує комп'ютерний зір і методи машинного навчання для визначення місцезнаходження м'ячів для гольфу на паттінг-гріні. Система, розроблена Інноваційним центром Amazon Generative AI, успішно відстежує положення м'яча та прогнозує координати його спокою.
У 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.
Відкриваємо правду: тестування показників ефективності машинного навчання за допомогою mlscorecheck
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.
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.
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...
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.
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.
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...
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.
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...
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.
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.
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.
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.
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.
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.