Найти тему
Фреймворк ИИ для безопасного федеративного обучения: решение проблем данных, вычислений и безопасности. Продвинутое конфиденциальное федеративное обучение (APPFL): Решение для проблем с данными, вычислительными неравенствами и безопасностью в децентрализованном машинном обучении Продвинутое конфиденциальное федеративное обучение (APPFL): Решение для проблем с данными, вычислительными неравенствами и безопасностью в децентрализованном машинном обучении Федеративное обучение (FL) – мощная парадигма машинного обучения, которая позволяет нескольким владельцам данных обучать модели без централизации их данных совместно. Этот подход особенно ценен в областях, где конфиденциальность данных играет важную роль, таких как здравоохранение, финансы и энергетика. Основа федеративного обучения заключается в обучении моделей на децентрализованных данных, хранящихся на устройствах каждого клиента. Однако этот распределенный характер создает значительные проблемы, включая гетерогенность данных, различия в вычислительных мощностях устройств и риски безопасности, такие как возможное раскрытие чувствительной информации через обновления модели. Несмотря на эти проблемы, федеративное обучение представляет собой многообещающий путь для использования больших распределенных наборов данных для создания высокоточных моделей, сохраняя при этом конфиденциальность пользователей. Решение проблем Одной из основных проблем федеративного обучения является различное качество и распределение данных на устройствах клиентов. В традиционном машинном обучении данные обычно считаются равномерно распределенными и независимо собранными. Однако данные клиентов часто являются несбалансированными и независимыми в федеративной среде. Например, одно устройство может содержать сильно отличающиеся данные от другого, что приводит к различиям в целях обучения у разных клиентов. Эта вариативность может привести к субоптимальной производительности модели, когда локальные обновления объединяются в глобальную модель. Вычислительная мощность устройств клиентов сильно разнится, что приводит к замедлению процесса обучения на более медленных устройствах. Эти расхождения затрудняют эффективную синхронизацию процесса обучения, что приводит к неэффективности и снижению точности модели. Разработка APPFL Исследователи из Национальной лаборатории Аргонн, Университета Иллинойса и Университета штата Аризона разработали фреймворк Advanced Privacy-Preserving Federated Learning (APPFL) в ответ на эти ограничения. Этот новый фреймворк предлагает комплексное и гибкое решение, решающее технические и безопасностные проблемы текущих моделей FL. APPFL улучшает эффективность, безопасность и масштабируемость систем федеративного обучения. Он поддерживает синхронные и асинхронные стратегии агрегирования, что позволяет адаптироваться к различным сценариям развертывания. В нем предусмотрены надежные механизмы защиты конфиденциальности, чтобы защитить от атак на восстановление данных, обеспечивая при этом обучение модели высокого качества на распределенных клиентах. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AI #Робототехника #БольшиеДанные https://flycode.ru/%d1%84%d1%80%d0%b5%d0%b9%d0%bc%d0%b2%d0%be%d1%80%d0%ba-%d0%b8%d0%b8-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%b1%d0%b5%d0%b7%d0%be%d0%bf%d0%b0%d1%81%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be-%d1%84%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d1%80%d0%b0%d1%82-ai/
5 месяцев назад
Google AI представляет набор данных Open Buildings 2.5D для отслеживания изменений зданий в странах Южного полушария. Ответ по ИИ Google AI представляет набор данных Open Buildings 2.5D Temporal Dataset Новый набор данных Google AI помогает отслеживать изменения в строениях по всему Южному полушарию. Он использует спутниковые снимки Sentinel-2 с низким разрешением, чтобы оценить присутствие зданий и их высоту с высокой точностью за период с 2016 по 2023 год. Практические преимущества: Новый подход позволяет отслеживать изменения в строениях в регионах с ограниченным доступом к данным. Модель обеспечивает точность детектирования и оценки высоты зданий, что помогает в планировании городского развития и реагировании на кризисные ситуации. Внедрение ИИ в ваш бизнес: Для улучшения работы вашей компании через применение искусственного интеллекта, исследуйте возможности, где автоматизация может быть полезной для ваших клиентов. Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения с помощью ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты. Примите инновации: Используйте решения ИИ для улучшения процессов. Например, попробуйте ИИ ассистента в продажах, который поможет в общении с клиентами, создании контента и снижении нагрузки на сотрудников. Используйте возможности ИИ от https://flycode.ru/ для улучшения вашего бизнеса. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование https://flycode.ru/google-ai-%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d1%81%d1%82%d0%b0%d0%b2%d0%bb%d1%8f%d0%b5%d1%82-%d0%bd%d0%b0%d0%b1%d0%be%d1%80-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-open-buildings-2-5d-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%be-ai/
5 месяцев назад
Соединение режимов входного пространства: анализ обнаружения враждебности и интерпретируемости глубоких нейронных сетей. Применение искусственного интеллекта в бизнесе Применение искусственного интеллекта в бизнесе Если ваша компания стремится к развитию с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и хочет оставаться в числе лидеров, важно использовать возможности, представленные в исследовании “Exploring Input Space Mode Connectivity: Insights into Adversarial Detection and Deep Neural Network Interpretability”. Практические шаги для внедрения ИИ в бизнес: 1. Проанализируйте, как искусственный интеллект может оптимизировать вашу работу. 2. Определите области, где автоматизация с помощью ИИ может приносить наибольшую пользу вашим клиентам. 3. Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью искусственного интеллекта. 4. Выберите подходящее решение из многочисленных вариантов ИИ на рынке. 5. Начните внедрение ИИ с небольшого проекта, а затем анализируйте результаты и KPI. 6. На основе полученных данных и опыта постепенно расширяйте автоматизацию с применением ИИ. Получите консультацию по внедрению ИИ: Если вам нужны советы по внедрению искусственного интеллекта, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram. Попробуйте ИИ ассистент в продажах: Испытайте возможности ИИ ассистента в продажах на сайте https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может оптимизировать ваши процессы: Исследуйте возможности изменения ваших бизнес-процессов с помощью решений от https://flycode.ru/. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AI #Робототехника #БольшиеДанные https://flycode.ru/%d1%81%d0%be%d0%b5%d0%b4%d0%b8%d0%bd%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d1%80%d0%b5%d0%b6%d0%b8%d0%bc%d0%be%d0%b2-%d0%b2%d1%85%d0%be%d0%b4%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%bf%d1%80%d0%be%d1%81%d1%82%d1%80%d0%b0-ai/
5 месяцев назад
Новый метод ИИ для обхода механизмов безопасности через математическое кодирование. Значение MathPrompt: Новый метод ИИ для обхода механизмов безопасности ИИ с помощью математического кодирования Практические решения и ценность: Искусственный интеллект (ИИ) безопасность стала все более важной областью исследований, особенно с увеличением использования больших языковых моделей (LLM) в различных приложениях. MathPrompt представляет собой инновационный подход к обходу механизмов безопасности ИИ, используя символьную математику для кодирования вредоносных запросов. Метод MathPrompt предполагает преобразование вредоносных естественных языковых инструкций в символьные математические представления, обходя существующие барьеры безопасности ИИ. Этот подход позволяет обмануть модели в генерацию вредоносного контента, не вызывая срабатывания протоколов безопасности, которые эффективны для естественных языковых запросов. Исследования проведенные учеными из University of Texas at San Antonio, Florida International University и Tecnológico de Monterrey показали, что MathPrompt является эффективным методом обхода механизмов безопасности ИИ. Эксперименты с 13 различными LLM показали, что модели подвержены атакам, и средний процент успешных атак составил 73,6%. Таким образом, MathPrompt выявляет критические уязвимости в текущих механизмах безопасности ИИ и подчеркивает необходимость более комплексных подходов к обеспечению безопасности. Применение MathPrompt в бизнесе: Если ваша компания стремится использовать ИИ для развития и оставаться в числе лидеров, MathPrompt может быть ключевым решением для обеспечения безопасности искусственного интеллекта. Используйте анализ для определения областей, где ИИ может быть применен для автоматизации и улучшения процессов. Выберите подходящее ИИ решение и внедряйте его поэтапно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты. Развивайте автоматизацию на основе данных и опыта, чтобы повысить эффективность бизнес-процессов. Для консультаций по внедрению ИИ обращайтесь на https://t.me/flycodetelegram. Ознакомьтесь с ИИ ассистентом в продажах от https://flycode.ru/aisales/, который помогает автоматизировать работу с клиентами и снижать нагрузку на персонал. Узнайте, как ИИ решения от Flycode.ru могут улучшить ваши бизнес-процессы и эффективность работы компании. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AI #Робототехника #БольшиеДанные https://flycode.ru/%d0%bd%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b9-%d0%bc%d0%b5%d1%82%d0%be%d0%b4-%d0%b8%d0%b8-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%be%d0%b1%d1%85%d0%be%d0%b4%d0%b0-%d0%bc%d0%b5%d1%85%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d0%b7%d0%bc%d0%be%d0%b2-%d0%b1-ai/
5 месяцев назад
Оптимизация параметров шифрования с помощью Q-обучения HERL (Homomorphic Encryption Reinforcement Learning): Применение подхода на основе обучения с подкреплением, использующего Q-Learning для динамической оптимизации параметров шифрования Федеративное обучение (FL) – это метод, позволяющий обучать модели машинного обучения на децентрализованных источниках данных, сохраняя при этом конфиденциальность. Этот метод особенно полезен в отраслях, где проблемы конфиденциальности мешают централизации данных, например, в здравоохранении и финансах. Проблема с Homomorphic Encryption (HE) Шифрование с сохранением гомоморфности обеспечивает конфиденциальность путем выполнения вычислений над зашифрованными данными без их расшифровки. Однако оно сопряжено с значительными вычислительными и коммуникативными издержками, особенно в средах, где у клиентов различные вычислительные мощности и требования к безопасности. Решение: Homomorphic Encryption Reinforcement Learning (HERL) Исследователи представили технику Reinforcement Learning (обучения с подкреплением) на основе шифрования с сохранением гомоморфности. С помощью Q-Learning HERL динамически оптимизирует выбор параметров шифрования для различных групп клиентов. Это позволяет улучшить эффективность сходимости модели FL на 30%, сократить время сходимости до 24% и улучшить полезность на 17%. Преимущества внедрения HERL: HERL является надежным вариантом интеграции шифрования с сохранением гомоморфности в FL для различных настроек клиентов. Он обеспечивает баланс между безопасностью, вычислительной эффективностью и полезностью, сокращая издержки вычислений и улучшая эффективность операций FL. Ключевые моменты исследования: Исследование охватывает влияние параметров HE на производительность FL, методы использования HE в приложениях FL, а также динамическую настройку параметров шифрования для различных уровней клиентов с помощью RL. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование #ArtificialIntelligence #MachineLearning #AI #DeepLearning #Robotics https://flycode.ru/%d0%be%d0%bf%d1%82%d0%b8%d0%bc%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d0%bf%d0%b0%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%b5%d1%82%d1%80%d0%be%d0%b2-%d1%88%d0%b8%d1%84%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d1%8f-%d1%81-ai/
5 месяцев назад
Улучшение моделей линейного внимания для эффективной обработки языка через ограниченное внимание. Gated Slot Attention: Преимущества применения ИИ в бизнесе Преимущества применения ИИ в бизнесе с помощью Gated Slot Attention 1. Повышение эффективности бизнеса Используя Gated Slot Attention, можно значительно улучшить обработку данных и повысить эффективность бизнес-процессов. 2. Автоматизация задач Использование ИИ позволяет автоматизировать повторяющиеся операции, что помогает сократить человеческий труд и повысить производительность. 3. Повышение точности и скорости принятия решений AI-решения, такие как Gated Slot Attention, способны анализировать данные быстрее и точнее, что помогает принимать более обоснованные управленческие решения. 4. Улучшение взаимодействия с клиентами Искусственный интеллект может помочь в улучшении обслуживания клиентов, предоставляя персонализированные решения и ответы на их вопросы. 5. Постепенное внедрение и анализ результатов Рекомендуется начинать внедрение ИИ с небольших проектов, а затем анализировать полученные результаты и корректировать стратегию развития. 6. Развитие автоматизации на основе опыта На основе опыта работы с ИИ продолжайте развивать и расширять автоматизацию бизнес-процессов для достижения оптимальных результатов. Если у вас возникли вопросы по внедрению ИИ в бизнес, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram. Попробуйте использовать ИИ ассистента в продажах от https://flycode.ru/aisales/, который поможет вам улучшить обслуживание клиентов и сократить рабочую нагрузку. Узнайте, как решения от Flycode.ru могут оптимизировать ваши бизнес-процессы и повысить эффективность с помощью Искусственного Интеллекта. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AI #Робототехника #БольшиеДанные https://flycode.ru/%d1%83%d0%bb%d1%83%d1%87%d1%88%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%bc%d0%be%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d0%b5%d0%b9-%d0%bb%d0%b8%d0%bd%d0%b5%d0%b9%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%b2%d0%bd%d0%b8%d0%bc%d0%b0%d0%bd%d0%b8-ai/
5 месяцев назад
Новый набор данных для сложных математических рассуждений: InfiMM-WebMath-40. AI Solutions in Russian Искусственный интеллект в математике: преимущества и практические решения Искусственный интеллект значительно улучшил сложные задачи рассуждения, особенно в специализированных областях, таких как математика. Проблема Отсутствие комплексных мультимодальных наборов данных, объединяющих текст и визуальные данные, затрудняет развитие математического мышления в моделях на базе искусственного интеллекта. Решение Введение InfiMM-WebMath-40B – обширного набора данных, специально разработанного для математического рассуждения, предлагает ресурс для обучения Мультимодальных Больших Языковых Моделей (MLLMs), позволяя им обрабатывать и рассуждать о более сложных математических концепциях. Преимущества Модели, обученные на InfiMM-WebMath-40B, значительно улучшили свою производительность по сравнению с предыдущими наборами данных с открытым исходным кодом. Они лучше справляются с обработкой текста и визуальной информации, устанавливая новый стандарт для открытых LLMs. Заключение InfiMM-WebMath-40B устраняет разрыв между проприетарными и открытыми моделями искусственного интеллекта, открывая путь для дальнейших исследований и улучшения способности ИИ решать сложные математические задачи. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AI #Робототехника #БольшиеДанные https://flycode.ru/%d0%bd%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b9-%d0%bd%d0%b0%d0%b1%d0%be%d1%80-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d1%81%d0%bb%d0%be%d0%b6%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%bc%d0%b0%d1%82%d0%b5%d0%bc%d0%b0-ai/
5 месяцев назад
Исследователи Google AI создали модель биоакустики китов, распознающую восемь видов, включая различные вызовы двух из них. Новая модель биоакустики китов от Google: практические применения и ценность Практические решения: Анализ вокализации китов позволяет оценить популяции, отслеживать изменения во времени и разрабатывать стратегии сохранения. Мониторинг важен для охраны, но сложность звуков китов и объем аудиоданных затрудняют отслеживание. Модель обрабатывает аудиоданные, преобразуя их в спектрограммы для классификации видов. Это позволяет точно идентифицировать виды и минимизировать ложноположительные результаты. Ценность: Новая модель способна классифицировать вокализации восьми видов китов, включая “Biotwang” от китов Брайда. Она обеспечивает детальные исследования экологии видов и помогает понять их миграционные паттерны. Модель доступна для использования на Kaggle в целях сохранения китов и проведения исследований. Выводы: Новая модель биоакустики китов от Google представляет значительное достижение, обеспечивая классификацию восьми видов и детальные исследования экологии. Это важный инструмент для исследований в области морской биологии. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование https://flycode.ru/%d0%b8%d1%81%d1%81%d0%bb%d0%b5%d0%b4%d0%be%d0%b2%d0%b0%d1%82%d0%b5%d0%bb%d0%b8-google-ai-%d1%81%d0%be%d0%b7%d0%b4%d0%b0%d0%bb%d0%b8-%d0%bc%d0%be%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d1%8c-%d0%b1%d0%b8%d0%be%d0%b0%d0%ba-ai/
5 месяцев назад
Применение машинного обучения в развитии мембранных технологий. Машинное обучение в мембранной науке: Практические применения и ценность Машинное обучение значительно трансформирует естественные науки, в частности, химинформатику и материаловедение, включая технологию мембран. Обзор сосредотачивается на текущих приложениях машинного обучения в мембранной науке, предлагая понимание как с точки зрения машинного обучения, так и мембран. Начинается с объяснения основных алгоритмов машинного обучения и принципов проектирования, затем подробно рассматриваются традиционные и глубокие подходы в области мембран. Обзор подчеркивает роль данных и фичей в молекулярных и мембранных системах и исследует, как машинное обучение было применено в областях, таких как обратный осмос, газовая сепарация и нанофильтрация. Также обсуждается различие между предсказательными задачами и генеративным проектированием мембран, а также рекомендуемые лучшие практики для обеспечения воспроизводимости в исследованиях машинного обучения по мембранам. Это первый обзор, который систематически охватывает пересечение машинного обучения и мембранной науки. Внедрение подходов на основе данных в мембранной науке: Практические применения и ценность Использование подходов на основе данных, таких как машинное обучение, привело к значительным достижениям в различных научных дисциплинах. В мембранной науке часто возникают сложные многомерные проблемы, которые машинное обучение может эффективно решить. Процессы мембран, такие как газовая сепарация и фильтрация, получают выгоду от способности алгоритмов машинного обучения анализировать обширные наборы данных, предсказывать свойства материалов и помогать в проектировании мембран. Более того, недавние исследования подчеркивают растущий интерес к применению машинного обучения в этой области, что подтверждается увеличением числа публикаций по этой теме. Обзор также исследует передовые техники, такие как графовые нейронные сети (GNN) и генеративное проектирование мембран, которые могут быть многообещающими для будущих разработок в области нелинейных материальных инноваций. Подходы машинного обучения в мембранной науке: Практические применения и ценность Традиционные научные исследования часто следуют гипотезно-ориентированной структуре, где новые теории возникают из установленных наблюдений и проверяются через эксперименты. Однако появление науки о данных изменило этот парадигм, позволяя исследователям использовать техники машинного обучения, которые могут моделировать физические явления без предопределенной теоретической основы. Путем использования обширных объемов данных модели машинного обучения могут адаптироваться и распознавать закономерности без существенной априорной концептуализации, сильно полагаясь на качество и объем обучающих данных. Производительность этих моделей критически оценивается через этапы валидации и тестирования, чтобы избежать недообучения и переобучения – условий, которые затрудняют точность предсказаний модели. Продвижение технологии мембран через инновации в области машинного обучения: Практические применения и ценность Современные исследования сосредоточены на улучшении производительности мембран с помощью техник машинного обучения, решая проблемы высоких затрат и трудоемкости разработки материалов. Традиционные подходы, часто полагающиеся на метод проб и ошибок, нуждаются в помощи с многомерными сложностями проектирования мембран. Путем использования вычислительных моделей исследователи... https://flycode.ru/%d0%bf%d1%80%d0%b8%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f-%d0%b2-%d1%80%d0%b0%d0%b7%d0%b2-ai/
5 месяцев назад
Майкрософт выпускает модель GRIN MoE для эффективного и масштабируемого глубокого обучения. Применение GRIN MoE модели для эффективного и масштабируемого глубокого обучения Практические решения и ценность Исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) все больше сосредотачиваются на повышении эффективности и масштабируемости моделей глубокого обучения. Модели глубокого обучения революционизировали обработку естественного языка, компьютерное зрение и аналитику данных, но сталкиваются с серьезными вычислительными вызовами. Одной из основных проблем текущих моделей глубокого обучения является их зависимость от плотных вычислений, что приводит к неэффективному использованию ресурсов при обработке масштабных данных. Текущие подходы к масштабированию моделей ИИ часто включают в себя плотные и разреженные модели с механизмами маршрутизации экспертов. Плотные модели, такие как GPT-3 и GPT-4, активируют все слои и параметры для каждого входа, что делает их ресурсоемкими и трудными для масштабирования. Разреженные модели, направленные на активацию только подмножества параметров в зависимости от требований ввода, показали перспективы в снижении вычислительной нагрузки. Исследователи из Microsoft представили инновационное решение для этих вызовов с помощью GRIN (GRadient-INformed Mixture of Experts). Этот подход направлен на преодоление ограничений существующих разреженных моделей путем введения нового метода оценки градиентов для маршрутизации экспертов. GRIN повышает параллелизм модели, обеспечивая более эффективное обучение без необходимости отбрасывания токенов, что часто встречается в разреженных вычислениях. GRIN MoE модель прошла тщательное тестирование на широком спектре задач, продемонстрировав свою высокую эффективность и масштабируемость. В сравнении с плотными моделями аналогичного или большего размера, GRIN MoE модель показала превосходные результаты, при этом используя меньшее количество активированных параметров. Внедрение GRIN также приводит к значительным улучшениям в эффективности обучения, что открывает новые перспективы для применения в области обработки естественного языка, программирования, математики и других областей. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AI #Робототехника #БольшиеДанные https://flycode.ru/%d0%bc%d0%b0%d0%b9%d0%ba%d1%80%d0%be%d1%81%d0%be%d1%84%d1%82-%d0%b2%d1%8b%d0%bf%d1%83%d1%81%d0%ba%d0%b0%d0%b5%d1%82-%d0%bc%d0%be%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d1%8c-grin-moe-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d1%8d%d1%84%d1%84-ai/
5 месяцев назад
Новый набор данных с 9,3 миллионами изображений финансовых документов с полными аннотациями OCR. Применение Искусственного Интеллекта в Развитии Бизнеса Значение Набора Данных FC-AMF-OCR от LightOn Набор данных FC-AMF-OCR, выпущенный компанией LightOn, отмечает значительное достижение в оптическом распознавании символов (OCR) и машинном обучении. Этот набор данных является техническим достижением и основой для будущих исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения. Представление такого набора данных открывает новые возможности для исследователей и разработчиков, позволяя им улучшать модели OCR, которые являются необходимыми для преобразования изображений текста в машинно-читаемые текстовые форматы. Значение Набора Данных Выпуск набора данных FC-AMF-OCR особенно важен из-за его фокуса на AMF или аморфные мета-шрифты. Эти мета-шрифты характеризуются абстрактными и плавными формами, которые могут представлять существенные вызовы для традиционных моделей OCR. Включая эти уникальные шрифты в набор данных, LightOn поощряет разработку моделей ИИ, которые могут справляться даже с самыми сложными задачами распознавания текста. Технические Особенности Набора Данных Технические аспекты набора данных FC-AMF-OCR демонстрируют его универсальность и полезность для исследователей. Набор данных включает тысячи изображений, каждое из которых содержит различные формы, от чистого и четкого цифрового текста до более сложных рукописных и художественных шрифтов. LightOn разработал набор данных таким образом, чтобы он был адаптирован к широкому спектру случаев использования, включая распознавание текста в шумных средах, искаженных изображениях и документах на разных языках. Потенциальные Применения Выпуск набора данных FC-AMF-OCR имеет потенциал повлиять на несколько отраслей и приложений. Например, OCR распознает дорожные знаки и другие текстовые индикаторы в системах автономного вождения. Добавляя более сложные шрифты и условия в набор данных FC-AMF-OCR, разработчики могут улучшить точность распознавания текста в таких средах, делая автономные транспортные средства более безопасными и надежными. Полезные ссылки: https://flycode.ru/ https://t.me/flycodetelegram #AI #IT #продажи #искуственный_интеллект #чатбот #AI #технологии #инновации #разработка #IT #ИИ #машинное_обучение #программирование #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AI #Робототехника #БольшиеДанные https://flycode.ru/%d0%bd%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b9-%d0%bd%d0%b0%d0%b1%d0%be%d1%80-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d1%81-93-%d0%bc%d0%b8%d0%bb%d0%bb%d0%b8%d0%be%d0%bd%d0%b0%d0%bc%d0%b8-%d0%b8%d0%b7%d0%be%d0%b1-ai/
5 месяцев назад
Новый подход машинного обучения для символьной регрессии с использованием больших языковых моделей. Применение LASR в Symbolic Regression с использованием больших языковых моделей LASR: Новый подход машинного обучения к символьной регрессии с использованием больших языковых моделей Символьная регрессия – это передовой вычислительный метод для поиска математических уравнений, лучше всего объясняющих набор данных. В отличие от традиционной регрессии, которая подгоняет данные к заранее определенным моделям, символьная регрессия ищет базовые математические структуры с нуля. Этот подход стал популярным в научных областях, таких как физика, химия и биология, где исследователи стремятся раскрыть фундаментальные законы, управляющие природными явлениями. Путем создания интерпретируемых уравнений символьная регрессия позволяет ученым более интуитивно объяснять закономерности в данных, что делает ее ценным инструментом в широком streben к автоматизированному научному открытию. Вызовы символьной регрессии и решения Одним из ключевых вызовов в символьной регрессии является огромное пространство поиска потенциальных гипотез. По мере увеличения сложности данных количество возможных решений растет экспоненциально, что делает эффективный поиск вычислительно запретительным. Традиционные подходы, такие как генетические алгоритмы, полагаются на случайные мутации и кроссоверы для эволюции решений, но часто нуждаются в помощи в масштабируемости и эффективности. В результате существует настоятельная необходимость в более эффективных методах обработки больших наборов данных без ущерба точности или интерпретируемости, что способствует прогрессу в научном открытии. Метод LASR и его преимущества Исследователи из UT Austin, MIT, Foundry Technologies и Университета Кембриджа разработали новый метод под названием LASR (Learned Abstract Symbolic Regression). Этот инновационный подход объединяет традиционную символьную регрессию с большими языковыми моделями (LLM), чтобы ввести новый уровень эффективности и точности. LASR разработан для построения библиотеки абстрактных, повторно используемых концепций для направления процесса генерации гипотез. Путем использования LLM метод снижает зависимость от случайных эволюционных шагов и вводит механизм, основанный на знаниях, направляющий поиск к более релевантным решениям. Применение LASR и результаты Производительность LASR была протестирована на различных бенчмарках, включая уравнения Фейнмана, состоящие из 100 физических уравнений известных “Лекций по физике” Фейнмана. LASR значительно превзошел современные подходы к символьной регрессии в этих тестах. В то время как лучшие традиционные методы решали 59 из 100 уравнений, LASR успешно обнаружил 66. Это значительное улучшение, особенно учитывая, что метод тестировался с теми же гиперпараметрами, что и его конкуренты. Дополнительно, на синтетических бенчмарках, созданных для имитации задач научного открытия в реальном мире, LASR последовательно показывал превосходную производительность по сравнению с базовыми методами. Результаты подчеркивают эффективность комбинирования LLM с эволюционными алгоритмами для улучшения символьной регрессии. Заключение Метод LASR представляет собой значительный шаг вперед в символьной регрессии. Путем введения знанием управляемого, концептуально направленного подхода он предлагает решение для проблем масштабируемости, которые давно преследовали традиционные методы. Использование LLM для генерации абстрактных... https://flycode.ru/%d0%bd%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b9-%d0%bf%d0%be%d0%b4%d1%85%d0%be%d0%b4-%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d1%81-ai/
5 месяцев назад