Уявіть собі світ, де комунікація відбувається без жодних перешкод, незважаючи на мовні бар'єри. Для людей з вадами слуху цей світ стає реальністю завдяки використанню Штучного Інтелекту в перекладі жестової мови. Ця технологія може подолати існуючі комунікаційні бар'єри та сприяти створенню більш інклюзивного суспільства.

Історично взаємодія між чуючими і глухими людьми здійснювалась через людських перекладачів, що хоча й є важливими, часто вимагають великих витрат і не завжди доступні. У зв'язку з цим, інструменти для перекладу жестової мови на основі ШІ стали чудовим рішенням, забезпечуючи переклад у реальному часі та підвищену доступність для всіх. Ці інструменти дозволяють людям повніше брати участь у … Читати далі

Штучний Інтелект (ШІ) розвивається з неймовірною швидкістю, стаючи все більш популярним і важливим. Хоча великі моделі та універсальні системи займають основні заголовки новин, за лаштунками виникає цікава тенденція: спеціалізовані ШІ. Ці системи, спрямовані на конкретні завдання або галузі, демонструють неймовірний потенціал у фокусуванні на детальних питаннях, замість того, щоб прагнути до загальної універсальності.

Зазвичай класичні ШІ-моделі орієнтовані на багато завдань, намагаючись бути універсальними, наче всеохоплюючі майстри. Однак ця універсальність має свої слабкості: такі системи часто не здатні досягти потрібної чутливості та точності у вирішенні спеціалізованих проблем. У цьому контексті спеціалізовані системи виглядають набагато ефективнішими. Вони здатні глибоко занурюватися в конкретну … Читати далі

Світ штучного інтелекту (AI) розвивається з величезною швидкістю, і важливо триматися в курсі останніх інновацій, особливо для тих, хто працює в технологічній сфері. Я нещодавно мав можливість пройти курс "Вступ до створення реальних AI додатків з використанням Gemini та Imagen" на платформі Google Cloud Skills Boost. Це був надзвичайно корисний досвід, що відкрив переді мною нові можливості для роботи з потужними AI моделями. У цьому курсі я отримав не лише теоретичні знання, але й практичний досвід, що допомагає вирішувати реальні задачі.

Gemini і Imagen — це новітні моделі від Google, які є значним кроком уперед у галузі мультимодального AI. Gemini … Читати далі

Прогнозування погоди завжди було складним поєднанням науки та припущень. Однак, тепер на сцені з’явився новий партнер — штучний інтелект (ШІ). І це не просто про швидші комп'ютери; ШІ кардинально змінює наше розуміння та прогнозування погоди, пропонуючи рівень точності та деталізації, які раніше здавались неможливими.

Ці зміни мають великий вплив на наше повсякденне життя. Від фермерів, які планують посіви, до організацій, що надають допомогу під час катастроф, точніші прогнози дозволяють приймати кращі рішення. Як саме ШІ досягає цього? Завдяки його здатності обробляти величезні обсяги даних і знаходити закономірності, які традиційні методи можуть пропустити.

Потужність ШІ в метеорології

Традиційні моделі прогнозування погоди … Читати далі

14 квітня 2025 року відбудеться важливе оновлення мережі Filecoin V25, яке принесе з собою значні зміни: зменшення вартості завершення зберігання та додавання функції тимчасового зберігання. Це стане великим кроком у розвитку мережі та відкриє нові можливості для користувачів.

На 13 квітня 2025 року загальна обчислювальна потужність Filecoin повернулася до 22.768EiB, а фізичний простір для зберігання даних досяг 3.76EiB. Це стало результатом значного підвищення, що вказує на здоровий розвиток мережі. Загальний обіг FIL перевищив 710 мільйонів, з випущеними 885.69 мільйонами монет та знищеними 40.4387 мільйонами.

Що стосується статистики за останні 10 днів, загальна потужність зросла на 0.289EiB (295.936PiB), а середнє збільшення … Читати далі

Чи відчували ви коли-небудь, що застрягли в розмові з ChatGPT? Це цілком зрозуміло.

Попри свої вражаючі можливості, AI-асистенти не мають того, що властиве людям — інтуїції. Вони не можуть ставити під сумнів свої методи чи адаптувати стиль комунікації під ваші потреби.

Ось чому ваша стратегія запитів має набагато більше значення, ніж здається на перший погляд.

Будьте конкретними: чіткість приносить кращі результати

Коли я тільки починав використовувати ChatGPT, я часто робив одну класичну помилку — задавав занадто загальні питання. Відповіді були енциклопедичними і доводилося витрачати час, щоб знайти потрібну інформацію.

Ось що я зрозумів: AI найкраще працює, коли питання чітке і … Читати далі

Федеративне навчання змінює підхід до конфіденційності даних у сфері штучного інтелекту (ШІ). Це дозволяє тренувати потужні моделі без необхідності централізувати чутливу інформацію, що забезпечує збереження конфіденційності кожного користувача, одночасно використовуючи переваги колективних даних.

Ідея федеративного навчання полягає в тому, що тренування моделі розподіляється між різними пристроями чи серверами, які зберігають локальні дані. При цьому дані не передаються на центральний сервер. Замість цього кожен пристрій тренує свою локальну копію моделі та надсилає тільки оновлені параметри — такі як ваги та зміщення — на центральний сервер. Цей сервер збирає всі оновлення, створюючи глобально покращену модель, яку потім знову надсилають на пристрої. Завдяки … Читати далі

13 квітня 2025 року дані про FIL показують, що обчислювальна потужність знову досягла 22.768 EiB, а фізичний простір (реальне зберігання) склав 3.76 EiB, що є покращенням. Загальний обіг FIL перевищив 710 мільйонів, а загальний обсяг випуску досяг 885.69 мільйонів, знищено 40.4387 мільйонів FIL, а кількість адрес перевищила 3.53 мільйона.

Протягом останніх 10 днів загальна обчислювальна потужність зросла на 0.289 EiB (295.936 PiB), що становить середнє збільшення на 30 PiB щодня. Найбільше збільшення потужності за день досягло 111 PiB, а найбільше зменшення – 163.84 PiB. Водночас, обсяг підписки за 10 днів зменшився на 912714 FIL, що відповідає середньому щоденному зменшенню на … Читати далі

Наразі я працюю над нейронною мережею для передавання повідомлень з напрямленими зв'язками під назвою Chemprop, яка є передовою моделлю для прогнозування властивостей на основі молекулярної структури. Оскільки я студент і маю обмежені ресурси — лише 8 ГБ або 16 ГБ ОЗУ, — мені потрібно працювати з набором даних, що містить 1 мільйон записів для мого проєкту.

Для використання Chemprop на вхід подаються SMILES-рядки та цільові значення, що зберігаються у CSV-файлі. Ці SMILES-рядки перетворюються в MoleculeDataset, який включає молекулярний граф, цільові значення та інші дані. MoleculeDataset потім передається в DataLoader для створення пакетів під час циклів навчання.

Мій ноутбук з … Читати далі

Привіт! Сьогодні я радий поділитися з вами, як створити ефективну систему виявлення фішингових сайтів за допомогою машинного навчання. У цій статті я покажу, як побудувати модель машинного навчання, що може виявляти фішингові сайти за характеристиками їхніх URL, а також як розгорнути її у вигляді веб-застосунку.

Для цього проєкту ми використаємо потужні інструменти: scikit-learn для алгоритмів машинного навчання, FastAPI для створення бекенд-API, Streamlit для побудови інтуїтивно зрозумілого інтерфейсу користувача, а також Docker для контейнеризації, що спрощує розгортання в різних середовищах.

Кроки проєкту:

1. Визначення проблеми
2. Дослідження даних
3. Попередня обробка даних
4. Розробка моделі
5. Оптимізація моделі
6. Розгортання

Проблема:

Фішингові атаки продовжують залишатися однією з … Читати далі