Обзор по теме: Grok интегрируется в Google Sheets: ответственность за ошибки перекладывается на человека
Grok от xAI теперь редактирует ячейки Google Sheets напрямую, превращая нейросеть из внешнего консультанта в соавтора рабочего процесса. Ответственность за корректность вычислений полностью переходит к человеку, а роль аналитика смещается с написания формул на критическую верификацию результатов модели. / Страница 2
Читать полностью
Календарь упоминаний. Страница 2:
Рост востребованности специалистов по работе с данными
Навыки в области data science становятся ключевыми для эффективного обнаружения угроз и снижения рисков в IT. Способность извлекать информацию из больших объёмов данных и строить прогнозные модели позволяет лучше понимать угрозы. Генеративный ИИ используется для симуляции атак и тестирования защитных мер в контролируемых условиях. Это повышает точность и оперативность в обеспечении кибербезопасности.
Повышение точности рекомендаций за счёт коррекции отрицательных примеров
Новый метод, разработанный «Яндексом», улучшает работу рекомендательных систем за счёт формулы LogQ, которая корректирует ошибки, связанные с выбором случайных отрицательных примеров. В стандартных подходах, таких как sampled softmax, предполагается одинаковый отбор положительных и отрицательных данных, что приводит к искажениям в оценках модели. Формула LogQ учитывает, что положительные примеры — реальные действия пользователей, а отрицательные — случайные, что уменьшает смещения и повышает точность. Внутренние тесты показали рост точности рекомендаций на 7% по ключевым метрикам.
Модели ИИ сократили время блокировки мошеннических звонков
Обновленные модели искусственного интеллекта в сервисе «Защитник» сократили время обнаружения и блокировки подозрительных вызовов с 3 минут до 30 секунд. Алгоритмы анализируют более 200 миллионов номеров телефонов ежедневно, используя более чем 200 признаков для определения мошеннической активности. Во время разговора три ИИ-модели оценивают более 1000 параметров звонка в секунду, выявляя аномалии в мобильном трафике.
Jetson Thor обеспечивает локальную обработку данных в режиме реального времени.
Новый вычислительный модуль Jetson Thor позволяет роботам обрабатывать информацию непосредственно на устройстве, что устраняет задержки при обращении к облаку и обеспечивает мгновенное реагирование. Это особенно важно для задач, требующих быстрой реакции, таких как управление роботами в промышленных условиях.
В нашей базе собрано 20 событий по теме «Определение закономерностей в данных». Мы показываем все из них.
Объединили похожие карточки: Определение закономерностей в данных; Статистический анализ данных; Обработка информации и другие.