Машинное обучение

Актуальные новости машинного обучения и нейронных сетей. Прорывы в области ML, новые алгоритмы, исследования от ведущих лабораторий. Практические применения машинного обучения в бизнесе, науке и повседневной жизни. Deep learning, computer vision, NLP и другие направления. Туториалы, гайды и экспертные материалы для специалистов.

Chronos-2: модель прогнозирования времени

Chronos-2: универсальная модель прогнозирования временных рядов от Amazon

Amazon Science представила Chronos-2 — универсальную модель прогнозирования временных рядов, использующую обучение в контексте для работы с многомерными данными без переобучения.

NVIDIA представляет интерфейс для PyTorch

NVIDIA представляет интерфейс для подключения моделей PyTorch к молекулярным симуляциям

NVIDIA представляет ML-IAP-Kokkos интерфейс для интеграции PyTorch-моделей с пакетом молекулярной динамики LAMMPS, обеспечивая масштабируемые симуляции на GPU.

ИИ считает животных в Африке

Как ИИ вместе со спутниками помогает считать животных в Африке

Спутники и искусственный интеллект революционизируют мониторинг дикой природы в Африке, обеспечивая точность подсчета животных до 96,6%.

Google генерирует приватные фотоальбомы

Google представил метод генерации фотоальбомов с дифференциальной приватностью

Google разработал метод генерации синтетических фотоальбомов с дифференциальной приватностью, используя промежуточное текстовое представление и иерархическую генерацию для сохранения тематической согласованности.

Splash Music использует AWS Trainium

Splash Music использует AWS Trainium для создания музыкальной модели HummingLM

Splash Music использует AWS Trainium и SageMaker HyperPod для создания музыкальной модели HummingLM, преобразующей напевание в студийные треки.

Google оптимизирует виртуальные машины

Google использует машинное обучение для оптимизации виртуальных машин в облаке

Google разработала систему машинного обучения для оптимизации размещения виртуальных машин в облачных дата-центрах, использующую непрерывное прогнозирование времени жизни VM.