машинное+обучение. - страница 61

PicTrace-X1: Как умные очки и нейросети меняют поиск изображений — от браузера до навигации

Современный цифровой мир генерирует терабайты визуальных данных ежедневно. Рутинные задачи — маркетинговый анализ, модерация контента, обеспечение безопасности или разработка умных очков и протезов для людей с ограниченными возможностями — требуют мгновенного доступа к релевантным изображениям. Ручной поиск не только замедляет процессы, но и подвержен человеческим ошибкам.В данной статье мы рассмотрим, как интеграция инструментов автоматизированного поиска схожих изображений, цифрового зрения и навигационных систем

продолжить чтение

Пойдём в нейросети вместе со мной

В этой статье мыПотестируем и немного модифицируем простейшую нейросеть на python-е реализованную через операции над матрицами из книги Тарика Рашида "Создаём нейронную сеть".Напишем и протестируем несколько вариантов простейшей нейросети на java-е реализованных через согласованную работу нейроновПосмотрим на формулы из алгоритма обратного распространения ошибки и градиентного спуска глазами не математиков.

продолжить чтение

Учим людей учить машины

Машинное обучение для абсолютных новичковМы оставили позади то полное надежд и опасений время, когда за нейросетями и ИИ было будущее: теперь за ними уже настоящее, а машинное обучение, то есть построение обучаемых моделей, востребованный профессиональный навык в среде IT. 

продолжить чтение

Как мы обучили беспилотники в симуляции для гонок в смешанной реальности

продолжить чтение

OpenAI выпустили Operator – ИИ-агента для автономного управления компьютером

Да, это тот самый агент, о котором так много писали в СМИ, и которого так долго ждали все любители ИИ. Это система, которая может самостоятельно управлять компьютером, выполнять сложные задачи и взаимодействовать с браузером. Например, с помощью Operator можно заказать доставку, спланировать путешествие, забронировать столик и так далее.

продолжить чтение

Разбираемся, как устроена R1 – новая бесплатная ризонинг модель ИИ из Китая, работающая на уровне o1 от OpenAI

Вчера, 20 января, китайская лаборатория DeepSeek сделала нам всем настоящий подарок, открыв доступ к новой reasoning-модели R1, которая уже штурмует вершины ML-бенчмарков. R1 – не просто еще одна рассуждающая модель: это первая бесплатная моделька с открытыми весами, которая добивается таких результатов. На математическом бенчмарке AIME 2024 она достигает 79.8%, обогнав даже обновленную версию o1 с ее 79.2%, не говоря уже об o1-mini (63.6%). В кодинге R1 тоже хороша. Например, на Codeforces ее результат – 96.3%, что практически недостижимо для большинства людей.

продолжить чтение

Google представили Titan: архитектуру нейросетей, которая может стать новой серебряной пулей LLM

Все современные LLM построены на архитектуре трансформера. GPT-4o от OpenAI, Gemini от Google, Claude Sonet от Anthropic, Grok от xAI... перечислять можно долго. Трансформер – действительно очень мощная архитектура (и кстати тоже была придумала в Google), но и в ней есть свои недостатки.

продолжить чтение

Как банки предсказывают кредитные риски: опыт создания PD-моделей из ФинТеха

Представьте, что вы управляете кредитным портфелем банка: каждый выданный кредит – это ставка на то, что клиент выполнит свои обязательства. Как понять, кто из заемщиков надежен, а кто может не справиться с платежами? Здесь на помощь приходят Probability of Default (PD) модели.PD-модели – это инструменты, используемые в банковском секторе для оценки вероятности дефолта заемщика в течение определенного периода времени. Они играют важную роль в управлении рисками и кредитной политике банка.

продолжить чтение

Самые продвинутые LLM дают прогнозы своего развития на 2025 год

Я задал следующий вопрос наиболее популярным LLM.Сделай прогноз на 2025 год.Какие существенные изменения произойдут в области разработки и внедрения систем ИИ по сравнению с текущим уровнем и какие принципиально новые уровни будут достигнуты. Как в связи с этим изменится наша жизнь. Ответ должен быть конкретным и реалистичным.

продолжить чтение

Как LLM меняют архитектуру систем: от простых дата-пайплайнов к интеллектуальным автономным агентам

На каждой технической конференции в последнее время обязательно звучит слово «агенты». Они преподносятся по разному: и как следующая ступенька после RAG, и как серебряная пуля для всех проблем, и как абсолютная замена всех классических пайплайнов. А кто еще не использует агентов — безнадежно отстал от прогресса.Классика, LLM-ассистент и LLM-агент

продолжить чтение

Rambler's Top100