Tag: maschinelles

Maschinelles Lernen entdeckt neue Wege zur Abtötung von Bakterien mit nicht-antibiotischen Medikamenten: ScienceAlert

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Mit der Entdeckung der Antibiotika im Jahr 1928 wurde die Menschheitsgeschichte für immer verändert. Infektionskrankheiten wie Lungenentzündung, Tuberkulose und Sepsis waren weit verbreitet und tödlich, bis Penicillin sie behandelbar machte.

Chirurgische Eingriffe, die einst mit einem hohen Infektionsrisiko verbunden waren, wurden sicherer und routinemäßiger. Antibiotika markierten einen triumphalen Moment in der Wissenschaft, der die medizinische Praxis veränderte und unzählige Leben rettete.

Antibiotika haben jedoch einen Nachteil: Bei übermäßigem Gebrauch können Bakterien Resistenzen gegen diese Medikamente entwickeln. Die Weltgesundheitsorganisation schätzt, dass

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Wie maschinelles Lernen die Erdbebenvorhersage verbessern könnte

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An anderen Orten, darunter auch auf Hawaii, wurden Fälle regelmäßiger Abstände zwischen Erdbeben ähnlicher Stärke festgestellt, aber diese sind die Ausnahme und nicht die Regel. Weitaus häufiger werden Wiederholungsintervalle als Durchschnittswerte mit großen Fehlermargen angegeben. In Gebieten, in denen es zu starken Erdbeben kommt, können diese Intervalle Hunderte von Jahren betragen, mit Unsicherheitsbalken, die sich ebenfalls über Hunderte von Jahren erstrecken. Offensichtlich ist diese Prognosemethode alles andere als eine exakte Wissenschaft.

Tom Heaton, Geophysiker am Caltech und ehemaliger leitender Wissenschaftler

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Nutzen Sie maschinelles Lernen mit kollaborativen, strukturierten Enterprise-Tooling-Teams

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Wenn zentralisierte Unternehmens-MLOps und Engineering-Teams diese Fragen stellen, kann das Unternehmen mehr Zeit haben, Kundenprobleme zu lösen und darüber nachzudenken, wie Technologie die Entwicklung neuer Lösungen und Erfahrungen weiterhin unterstützen kann.

Stellen Sie Einhörner nicht einfach ein, sondern bauen Sie sie

Es steht außer Frage, dass die Erfüllung der Anforderungen von Geschäftspartnern in modernen Unternehmen erhebliche Mengen an MLOps-Fachwissen erfordert. Es erfordert sowohl Software-Engineering- als auch ML-Engineering-Erfahrung und – insbesondere im Zuge der Weiterentwicklung der KI-/ML-Fähigkeiten – Personen mit hochspezialisierten

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Stärkung von Unternehmens-LLMs mit Grundlagen für maschinelles Lernen

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Sobald diese Komponenten vorhanden sind, erfordern komplexere LLM-Herausforderungen differenzierte Ansätze und Überlegungen – von der Infrastruktur bis hin zu Fähigkeiten, Risikominderung und Talent.

Bereitstellung von LLMs als Backend

Beim Inferenzieren mit herkömmlichen ML-Modellen wird in der Regel ein Modellobjekt als Container gepackt und auf einem Inferenzserver bereitgestellt. Wenn die Anforderungen an das Modell steigen – mehr Anfragen und mehr Kunden erfordern mehr Laufzeitentscheidungen (höhere QPS innerhalb einer Latenzgrenze) – ist zur Skalierung des Modells lediglich das Hinzufügen weiterer Container und

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Lassen Sie maschinelles Lernen für sich arbeiten

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IBM gibt an, dass sich fast die Hälfte der Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI-Einführung auf die Datenkomplexität (24 %) und Schwierigkeiten bei der Integration und Skalierung von Projekten (24 %) konzentrieren. Während es für Vermarkter sinnvoll sein kann, „ein GPT-Suffix darauf zu setzen und es KI zu nennen“, streben Unternehmen danach, es wirklich zu tun implementieren Und Übernehmen KI und ML stehen vor einer zweigleisigen Herausforderung: Erstens ist es schwierig und teuer, und zweitens ist es schwierig, an die

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Maschinelles Lernen kann Subtypen der Parkinson-Krankheit genau vorhersagen

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Forscher des Francis Crick Institute und des UCL Queen Square Institute of Neurology haben in Zusammenarbeit mit dem Technologieunternehmen Faculty AI gezeigt, dass maschinelles Lernen mithilfe von Bildern von Stammzellen, die von Patienten stammen, Subtypen der Parkinson-Krankheit genau vorhersagen kann.

Ihre Arbeit wurde heute veröffentlicht in Naturmaschinenintelligenzhat gezeigt, dass Computermodelle vier Subtypen der Parkinson-Krankheit genau klassifizieren können, wobei einer eine Genauigkeit von 95 % erreicht. Dies könnte den Weg für personalisierte Medizin und gezielte Arzneimittelentwicklung ebnen.

Die Parkinson-Krankheit ist

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Wie KI und maschinelles Lernen Lebensmittelverschwendung in Großküchen und Restaurants „in Echtzeit“ aufdecken

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Nach Angaben des US-Landwirtschaftsministeriums machen Lebensmittelverschwendung schätzungsweise 30 bis 40 % des Lebensmittelangebots aus – und nun setzt ein Londoner Unternehmen künstliche Intelligenz ein, um das Problem anzugehen.

Winnow, ein Unternehmen für Lösungen zur Lebensmittelverschwendung, hat ein KI-gestütztes System entwickelt, das darauf abzielt, die Lebensmittelverschwendung in Großküchen weltweit zu reduzieren.

CEO Marc Zornes sagte, die Technologie des Unternehmens könne mithilfe von maschinellem Lernen und einer Kamera die Lebensmittel messen, die täglich weggeworfen werden.

CHATGPT LIFE HACKS: WIE NUTZER LEBENSMITTELLISTEN AUS

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Nvidia übernimmt KI-Startup, das Modelle für maschinelles Lernen verkleinert – Die Informationen

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Laut einem Sprecher und LinkedIn-Profilen ehemaliger OmniML-Mitarbeiter, die jetzt arbeiten, hat Nvidia im Februar stillschweigend OmniML übernommen, ein zwei Jahre altes Startup für künstliche Intelligenz, dessen Software dazu beigetragen hat, Modelle für maschinelles Lernen zu verkleinern, sodass sie auf Geräten statt in der Cloud ausgeführt werden konnten bei Nvidia.

Die Übernahme könnte ein Zeichen dafür sein, dass der Chiphersteller, dessen Rechenzentrums-Serverchips einen jüngsten KI-Boom angeheizt und Chatbots wie ChatGPT ermöglicht haben, seine separaten KI-Chips für Autos, Industrieroboter und Drohnen verbessern

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Der Wettlauf um die Verhinderung des „Worst-Case-Szenarios für maschinelles Lernen“

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Dave Willner hat die Entwicklung der schlimmsten Dinge im Internet aus der ersten Reihe verfolgt.

Er begann 2008 bei Facebook zu arbeiten, als Social-Media-Unternehmen noch dabei waren, ihre Regeln festzulegen. Als Leiter der Inhaltspolitik des Unternehmens war es Herr Willner, der vor mehr als einem Jahrzehnt die ersten offiziellen Community-Standards von Facebook verfasste und damit, wie er sagte, eine informelle einseitige Liste darstellte, die größtenteils auf ein Verbot von „Hitler und Nacktheit“ hinauslief Menschen“ in einen mittlerweile umfangreichen Katalog von

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