Не секрет, что ИИ-инструменты становятся все более доступными, открывая широкие возможности для решения самых разных задач. В данной статье мы представляем вашему вниманию подборку лучших бесплатных нейросетей, способных удовлетворить самые разнообразные потребности: от генерации контента и обработки данных до оптимизации рабочих процессов и организации увлекательного досуга.
Рубрика «ИИ и машинное обучение» - 2
Топ бесплатных нейросетей на все случаи жизни
2024-08-19 в 14:38, admin, рубрики: бесплатные инструменты, генерация контента, ИИ, ИИ и машинное обучение, ии помощник, обзор сервисов, оптимизация рабочего времени, Чат-ботыОпенсорс на арене: правда ли так хороша Llama 3.1 405B?
2024-08-10 в 14:35, admin, рубрики: chatgpt, claude, llama, llm, meta, ИИ, ИИ и машинное обучениеСовсем недавно Meta представила миру Llama 3.1 405B - новую открытую модель, бросающую вызов признанным лидерам, таким как GPT-4o и Claude-3.5 Sonnet.
OpenAssistant: Вышла бесплатная открытая альтернатива ChatGPT
2023-04-14 в 11:28, admin, рубрики: llama, open source, openassistant, будущее здесь, ИИ, ИИ и машинное обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, языковые модели
Участники открытого сообщества LAION-AI выпустили в открытый доступ первые обученные модели OA_SFT_Llama_30B и OA_SFT_Llama_13B. и запустили ИИ-чатбот OpenAssistantЧитать полностью »
Искусственный интеллект для каждого
2019-01-14 в 15:02, admin, рубрики: AI, book, Prediction Machines, бизнес-модели, Блог компании Cloud4Y, ИИ и машинное обучение, интервью, искусственный интеллектВ начале января 2019 г. Forbes составил ТОП-10 главных технологических книг 2018 года, среди которых оказалась и «Машины прогнозирования: Простая экономика искусственного интеллекта» (Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence). Книга, написанная коллективом авторов — Джошуа Ганс (Joshua Gans), Аджай Агравал (Ajay Agrawal) и Ави Голдфарб (Avi Goldfarb), взрывает устоявшееся представление об искусственном интеллекте и переводит его в совершенно иную плоскость. Эта книга — реальный must have.
Один из авторов книги — эксперт по искусственному интеллекту Джошуа Ганс, профессор школы менеджмента Ротмана в Университете Торонто (Канада), ежедневно тратит много времени, отслеживая новости в области ИИ, отделяя хайп от реальности. Сегодня он преподает студентам MBA сетевое взаимодействие и стратегию цифрового маркетинга, в том числе то, каким образом компании могут успешно конкурировать на своих рынках за счет внедрения технологических инноваций.
Редакция журнала CEO.com обсудила с Джошуа его нашумевшую в бизнес-кругах книгу «Машины прогнозирования: Простая экономика искусственного интеллекта». Перевод интервью с ним читайте далее.
Искусственный интеллект на службе безопасности сети. Часть1
2018-09-20 в 9:16, admin, рубрики: AI, aruba, security, ueba, Блог компании Hewlett Packard Enterprise, ИИ, ИИ и машинное обучение, Сетевое оборудование, Сетевые технологииВ 2017 году сетевое подразделение Aruba компании Hewlett Packard Enterprise анонсировало комплексное решение по обеспечению сетевой безопасности Aruba 360 Secure Fabric. Это решение обеспечивает защиту корпоративной сети на 360 градусов от угроз извне и внутри сети в условиях постоянно меняющегося периметра безопасности, с появлением беспроводных устройств и облачных сервисов.
Решение построено на базе нескольких ключевых компонентов. В первую очередь, это защищённая и доверяемая инфраструктура. Сетевое оборудование Aruba с самого начала разрабатывалось с точки зрения обеспечения максимальной безопасности. Современные контроллеры могут обеспечить высокоскоростную (до 100 Гбит/с) обработку межсетвого трафика с учётом функции Deep packet inspection (DPI). С этим связано и появление специализированного протокола Advanced Monitoring (AMON), который предназначен для передачи большого объёма разнообразной информации между контроллерами БЛВС и системой управления и служит дополнительным источником информации для систем безопасности.
Следующим компонентом фабрики Aruba 360 служит система контроля доступа к инфраструктуре Aruba ClearPass, которая относится к семейству программных продуктов с общим названием Network Access Control (NAC). Этот продукт заслуживает подробного рассмотрения и мы планируем посвятить ему отдельную серию статей. Начнем с рассмотрения того, почему в современных условиях невозможно полагаться исключительно на периметр безопасности сети и откуда возникает потребность в SIEM-системах.
Читать полностью »
Нейросети: реализация задачи про грибы на Tensor Flow и Python
2018-08-11 в 15:31, admin, рубрики: python, TensorFlow, ИИ и машинное обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сетиTensor Flow — фреймворк для построения и работы с нейросетями от компании Google. Позволяет абстрагироваться от внутренних деталей машинного обучения и сосредоточиться непосредственно на решении своей задачи. Очень мощная вещь, позволяет создавать, обучать и использовать нейронные сети любого известного типа. Не нашел на Хабре ни одного толкового текста на эту тему, поэтому пишу свой. Ниже будет описана реализация решения задачи про грибы с помощью библиотеки Tensor Flow. Кстати, алгоритм, описанный ниже, подходит для предсказаний практически в любой области. Например, вероятности рака у человека в будущем или карт у соперника в покере.Читать полностью »
DZ Online Tech: ABBYY. Как не запутаться в нейронных сетях?
2018-08-01 в 15:23, admin, рубрики: ИИ и машинное обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сетиМы (DZ Systems) уже второй год снимаем серию передач о цифровой трансформации. Обычно это передачи «про бизнес», в основном ориентированные на топ-менеджеров и призванные помочь разобраться в бизнес-ценности того, что называется цифровая трансформация.
Но в этом году снимаем так же и вторую «линейку» передач — DZ Online Tech, теперь уже ориентированную на технологические аспекты той же темы. Если коротко — о том, что находится «под капотом».
Ниже — расшифровка очередной такой передачи, в которой мы с Иваном Ямщиковым (Яндекс, ABBYY, да и вообще профессионал высокого класса) говорим о применении нейронных сетей в современном мире.
Если интересно, можно посмотреть и саму передачу.
А для тех, кто любит читать — расшифровка ниже:
— Здравствуйте. Наш сегодняшний гость – Иван Ямщиков из компании ABBYY, который
расскажет нам как устроен современный искусственный интеллект.
По отношению к AI условно есть две позиции: люди, которые говорят: «Мы не хотим
ничего понимать про суть происходящего в системе. У нас есть статистические методы,
которые сами вынут модель из внешней жизни. Эта модель будет правильной, она будет
чувствовать все семантические тонкости». И есть люди, которые говорят: «Нет, так
нельзя. Мы же понимаем, что происходит. Мы это понимание должны вложить в систему
искусственного интеллекта, и тогда она будет ценнее, лучше и качественнее». Эта битва
имеет внутри себя какие-то критерии?
— Давай я объясню на менее философском языке. Есть люди, которые говорят: «Нам нужны более
сильные, более производительные алгоритмы и бОльшие объёмы данных. Мы возьмём более
производительный алгоритм, и он на бОльшем объёме даст нам бОльшее качество целевой
метрики, неважно какой». Я не знаю людей, которые говорят, что им не нужны данные или
алгоритмы. Поэтому у второй группы людей, на мой взгляд, подход следующий: «Помимо
всего этого нам бы неплохо ещё человеческой разметки в том или ином виде, какое-то
экспертное знание, добавить поверх».
Читать полностью »
Что умеют системы ИИ в медицине?
2018-07-05 в 17:35, admin, рубрики: Блог компании DOC+, Здоровье гика, ИИ и машинное обучение, искусственный интеллект, медицина, Научно-популярноеЗадачи, которые напрямую не связаны с лечением пациентов
Современные системы искусственного интеллекта уже помогают врачам лечить пациентов. Например, компания HeartFlow, используя снимки КТ, компьютерное моделирование потоков крови и алгоритмы глубокого обучения, умеет строить 3D-карту сердца. Это дает докторам возможность точнее и быстрее диагностировать сердечные заболевания, снижая число необходимых инвазивных процедур на 80%.
Однако ИИ находит применение и в областях, напрямую не связанных с лечением больного, но все равно влияющих на качество медицинского обслуживания. Об этих, в какой-то степени вспомогательных, но по-прежнему важных задачах, мы сегодня и хотим поговорить.
Топ-10 трендов технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 году
2018-03-06 в 15:28, admin, рубрики: big data, Блог компании Отус, ИИ и машинное обучение, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение, нейронные сетиДобра!
Слушатели первого курса «Разработчик BigData» вышли на финишную прямую — сегодня начался последний месяц, где выжившие займутся боевым выпускным проектом. Соответственно, открыли и набор на этот достаточно непростой курс. Поэтому давайте рассмотрим одну интересную статью-заметку по современным трендам в ИИ, которые тесно связаны с BD, ML и прочим.
Поехали.
Искусственный интеллект находится под пристальным вниманием глав правительств и бизнес-лидеров в качестве основного средства оценки верности решений. Но что происходит в лабораториях, где открытия академических и корпоративных исследователей будут устанавливать курс развития ИИ на следующие годы? Наша собственная команда исследователей из AI Accelerator от PwC нацелилась на ведущие разработки, за которыми следует внимательно следить как бизнес-лидерам, так и технологам. Вот что они из себя представляют и почему они так важны.
AI 101: введение в автоматизацию и искусственный интеллект в аутсорсинге
2016-07-26 в 14:26, admin, рубрики: аналитика, Блог компании ICL Services, ИИ и машинное обучение, Исследования и прогнозы в IT, ит-аутсорсинг, Учебный процесс в IT, Читальный зал
Традиционное понимание аутсорсинга стремится к восприятию снижения себестоимости как одного из основных факторов для любого клиента. Мысль о том, что «общая стоимость владения» каким-либо бизнесом на протяжении всего срока договора аутсорсинга должна снижаться, очень часто выступает в качестве экономического обоснования. Аналогичным образом, восприятие аутсорсинга как способа преобразования активов на балансе в абонентскую плату за услуги и снижение (или, по крайней мере, кажущееся снижение) капитальных затрат является еще одним распространенным сдерживающим фактором в начале сделки. В то время как сделки с технологической трансформацией / изменениями в бизнесе совершаются, когда цель заключается в обновлении сервисов с увеличением общей стоимости, они не так распространены, как сделки, учитывающие стоимость.Читать полностью »