ArticleS de blog

Techniques d'apprentissage d'ensemble : Une promenade avec Random Forests en Python

Un guide pratique pour les forêts aléatoires en Python.

L'autorité britannique de surveillance de la concurrence élabore des principes pour une IA générative "responsable

Un premier examen de l'IA générative par l'autorité britannique de la concurrence et des marchés (CMA), annoncé en mai, s'est conclu par un rapport contenant sept propositions de principes visant à "garantir que la protection des consommateurs et une concurrence saine sont au cœur du développement et de l'utilisation responsables des modèles de base" (FM), selon les termes du rapport. Ces principes [...]

Bird Buddy, la startup spécialisée dans les mangeoires à oiseaux alimentées par l'IA, permet désormais à tout un chacun d'utiliser son application pour observer les oiseaux.

Bird Buddy, la startup à l'origine de plusieurs mangeoires intelligentes alimentées par l'IA, y compris la mangeoire intelligente pour colibris et le bain pour oiseaux récemment annoncés, lance aujourd'hui son dernier produit - et il ne s'agit pas d'une autre mangeoire. En effet, l'entreprise lance un nouveau produit numérique appelé Bird Buddy Explore, qui permet à quiconque de parcourir les flux de Bird Buddy [...]

Python dans Excel : Cela va changer la science des données pour toujours

Vous pouvez désormais exécuter du code Python dans Excel pour analyser des données, construire des modèles d'apprentissage automatique et créer des visualisations.

La collaboration multi-AI favorise le raisonnement et la précision factuelle dans les grands modèles de langage

Les chercheurs utilisent plusieurs modèles d'IA pour collaborer, débattre et améliorer leurs capacités de raisonnement afin de faire progresser les performances des LLM tout en renforçant la responsabilité et l'exactitude des faits.

Comment identifier les données manquantes dans les séries chronologiques ?

Utiliser l'analyse exploratoire des données pour comprendre les lacunes dans les données manquantes.

InstaFlow : un nouveau modèle d'IA génératif en une étape dérivé du logiciel libre StableDiffusion (SD)

Appen en 2023 : Évaluation approfondie

Apprentissage supervisé en pratique : Régression linéaire

Si vous êtes à la recherche d'une expérience pratique avec un tutoriel détaillé mais convivial sur la mise en œuvre de la régression linéaire à l'aide de Scikit-learn, vous vous apprêtez à vivre une expérience passionnante.

Un modèle linguistique peut-il révolutionner la radiologie ? Voici Radiology-Llama2 : Un grand modèle de langage spécialisé pour la radiologie grâce à un processus connu sous le nom de "Instruction Tuning".

Quelle est la prochaine étape dans la conception des protéines ? Des chercheurs de Microsoft présentent EvoDiff : Un cadre d'IA révolutionnaire pour l'ingénierie des protéines à partir des séquences

Les grands modèles linguistiques peuvent-ils s'auto-évaluer en matière de sécurité ? RAIN : une nouvelle méthode d'inférence transformant l'alignement et la défense de l'IA sans réglage fin

Comment utiliser le test T et son équivalent non paramétrique ?

Comment construire un système multi-GPU pour l'apprentissage profond en 2023

7 Cas d'utilisation de l'IA dans le domaine du Procure to Pay en 2023

Les modèles linguistiques peuvent-ils fabriquer leurs propres outils ?

Comprendre l'apprentissage supervisé : Théorie et vue d'ensemble

Cet article présente une vue d'ensemble des algorithmes d'apprentissage supervisé les plus répandus et est spécialement conçu pour les débutants.

Des chercheurs chinois présentent ImageBind-LLM : une méthode d'ajustement de l'instruction multi-modalité des grands modèles de langage (LLM) via ImageBind

Cet article sur l'IA présente les agents : Un cadre Python à source ouverte pour des agents linguistiques autonomes

Comment considérer les données cliniques biaisées dans l'apprentissage automatique médical ? Un appel à une perspective archéologique

Découvrez vLLM : une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source pour l'inférence et le service LLM rapides.