#ML

Дослідження Google DeepMind виявило недоліки критичного мислення у великих мовних моделях

Нещодавнє дослідження, проведене Google Deepmind та Стенфордським університетом, показало, що відхилення від оптимальної послідовності, тісно пов'язаної з логічним розвитком доказу істинності, може призвести до значного зниження продуктивності великих мовних моделей, причому падіння точності в деяких випадках перевищує 30%.

Дослідники з Каліфорнійського університету в Берклі впроваджують SERL

У галузі роботизованого навчання з підкріпленням (RL) останніми роками спостерігається неабиякий прогрес: дослідники здійснили прорив в обробці складних спостережень за зображеннями, навчанні за реальними сценаріями та включенні допоміжних даних.

Машинне навчання допомагає збільшити конверсію

Машинне навчання перетворилося на фундамент у різних галузях, революціонізувавши роботу компаній та їхню взаємодію з клієнтами. Давайте розглянемо, як можна використати машинне навчання для збільшення кількості платних конверсій та зростання бізнесу.

Що таке вбудовування (embeddings) в машинному навчанні?

Вбудовування (embeddings) у машинному навчанні виступають як представлення значень або об'єктів, таких як текст, зображення та аудіо, що пристосовані для споживання моделями машинного навчання та алгоритмами семантичного пошуку.

Просування мультимодальної теорії розуму за допомогою MMToM-QA

Розуміння концепції «Теорії розуму» (ToM), тобто здатності робити висновки про думки та наміри інших людей, має вирішальне значення для наділення машин соціальним інтелектом, подібним до людського.

Що таке машинне навчання (Machine learning, ML)?

Коріння машинного навчання можна простежити ще з середини 20-го століття, коли такі піонери, як Алан Тьюрінг, заклали концептуальну основу. Сфера набрала обертів з розвитком алгоритмів раннього навчання, зокрема, персептрона.

Bagel Network залучила $3,1 млн на створення децентралізованого ринку для наборів даних ML

Bagel Network, децентралізована платформа даних для підтримки моделей машинного навчання (ML), залучила $3,1 млн в рамках попереднього посівного раунду.

Найкращі інструменти для маркування зображень (Січень 2024)

Анотування зображень — важливий крок у різних галузях, таких як комп'ютерний зір, робототехніка та автономне водіння — передбачає маркування або категоризацію зображень за допомогою описових даних. Ці дані допомагають ідентифікувати та класифікувати об'єкти, людей та сценарії, зображені на зображеннях.

Перспективи машинного навчання в індивідуальній оцінці ефективності лікування

Дослідницький ландшафт все більше зосереджується на інтеграції машинного навчання в охорону здоров'я з метою вдосконалення персоналізованих методик лікування. Ця зміна парадигми має на меті відійти від традиційних, універсальних підходів, отриманих в результаті рандомізованих клінічних досліджень, до більш тонкої та індивідуалізованої медичної допомоги.

PostgresML: Бібліотека з відкритим вихідним кодом, яка спрощує машинне навчання

PostgresML — це бібліотека з відкритим вихідним кодом, яка інтегрується з PostgreSQL, надійною і широко використовуваною реляційною базою даних.

Mozilla запускає MemoryCache: розширення для браузера, яке поєднує в собі машинне навчання на пристрої та конфіденційність

Mozilla представила MemoryCache, розширення для браузера, яке поєднує в собі машинне навчання на пристрої та конфіденційність.

Машинне навчання для класифікації хвороб листя та розумного землеробства

Сільське господарство, основа життєзабезпечення людини, переживає трансформаційні зміни, зумовлені швидким розвитком машинного навчання. Зокрема, у сфері патології рослин здатність машинного навчання до швидкого аналізу даних призводить до справжньої революції в лікуванні хвороб, надаючи ефективні рішення для захисту рослин і підвищуючи продуктивність.