Автоматизация создания тестов: связка NotebookLM + Gemini + Google Apps Script
Предположим, что вам нужно делать тесты для учащихся или студентов (или даже для себя). Предположим, что их нужно делать много. Действительно много. Можно использовать традиционный ручной труд. Сидеть, придумывать вопросы, подбирать варианты ответов. Повторять по кругу, пока не надоест. Но мы же в XXI веке живем. Явно должны быть способы упростить задачу. Автоматизировать ее.
Интеллект: естественный vs искусственный
Прочитал я тут давеча книжку про интеллект ворон и воспламенился, ибо тема была там ну вообще не раскрыта. Так что я решил накидать немного тезисов по части естественного и чуть-чуть искусственного интеллекта прям сюда. Приходи по прочтении в комменты, и пусть победит сильнейший!
Как иммерсивные исследования в трейдинге изменили наш взгляд на пользователя и продукт. Опыт БКС Форекс
Всем привет!Меня зовут Ксения Иртегова,
Как заставить ИИ быть непредвзятым? – метод Достоевского
Проблема предвзятости или необъективности мнений возникла задолго до создания нейросетей и ИИ, и она имеет несколько вариантов решения, один из которых предложил русский писатель Федор Михайлович Достоевский: он использовал особый способ рассуждений, который он назвал реализмом в высшем смысле. Этот способ вполне подходит для ИИ, хотя, конечно, способ мышления нейросетей значительно отличается от человеческого. Но у них есть много общего.
Часть 4: Обучение и валидация модели — 250 эпох, 94.55% точности и борьба с переобучением
От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуры ИИ-проектовЧасть 4: Обучение и валидация модели — 250 эпох, 94.55% точности и борьба с переобучениемВ этой части я расскажу о самом критическом этапе — обучении модели. Здесь 250 эпох отделяют работающую модель от неработающей, а правильная настройка гиперпараметров определяет успех всего проекта.СодержаниеВведение: Почему обучение — это не просто «нажать кнопку»Подготовка данных к обучению
Прогнозирование цен на Airbnb в Нью-Йорке
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения простоты, сопоставим два решения для конкретной задачи классификации табличных данных: прогнозирование того, будет ли объект недвижимости, предлагаемый в аренду на платформе Airbnb в Нью-Йорке (NYC), иметь цену больше или меньше средней цены в объявлениях Airbnb на этом рынке. Мы сравним:машинное обучение
Деревенские школьники умнее городских?
Разница не в IQ, а в необходимости думать самостоятельно.
Информационный шум в IT: как учиться, когда контента слишком много
Привет, Хабр! Меня зовут Настя, я работаю методологом в команде проекта Route 256
Доверие к искусственному интеллекту. Психолог, учитель, воспитатель твоих детей
Пока государственные системы здравоохранения порождают длинные очереди, неразбериху и рост затрат – люди обращаются к машинам. Масштабное глобальное исследование выявило кардинальный сдвиг в общественном доверии к искусственному интеллекту. В исследовании участвовала 31 000 взрослых из 35 стран. Результат: 41% взрослых жителей Великобритании и 61% во всем мире чувствуют себя комфортно, используя ChatGPT для когнитивного аутсорсинга. Последствия? Уже на горизонте.
