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機器學習助力研究人員以 97%的準確率辨識熱門歌曲
機器學習幫助研究人員以 97%的準確率辨識熱門歌曲今日，每天都會有數萬首歌曲發行。這樣源源不絕的選擇讓流媒體服務和廣播電臺難以選擇要新增到播放清單中的歌曲。為了找出能引起大眾共鳴的歌曲，這些服務一直使用人工聽眾和人工智慧。然而這種方法只有 50%的準確率，無法可靠地預測哪些歌曲會成為熱門歌曲。現在美
機器學習協助研究人員以 97%的準確率辨識出熱門歌曲
使用機器學習技術的神經生理學方法能夠以 97%的準確率辨識熱門歌曲研究背景每天都有數萬首歌曲發行，這樣源源不絕的選擇對串流服務和廣播電臺來說是一個挑戰。為了選擇能夠觸動大眾情感的歌曲，這些服務一直在使用人類聽眾和人工智慧技術。然而這種方法只有 50%的準確率，無法可靠地預測一首歌曲是否會成為熱門曲目
企業機構為何對生成式人工智慧更感興趣，而非 Web3 和加密貨幣？
專注 AI 的風險與機會立足點根據一份 VentureBeat 的報導，當前有許多頂級執行官將 AI 整合和最佳化投資成功的經驗分享給與會者。企業正積極尋求 AI 的整合，並加固對其投資以獲取成功。在此報導中，Tribe AI 創辦人兼執行長 Jaclyn Rice Nelson 接受了 Ventu
人工智慧週報：蘋果積極發展機器學習 推出新舉措
人工智慧一週新聞：蘋果推出機器學習新舉措蘋果在機器學習領域迎頭趕上蘋果這個星期大膽地加入了人工智慧領域，這可說是一場競爭激烈的比賽。蘋果以出色的數碼産品和服務聞名，但人工智慧方面的成就卻相對有限。這次在 WWDC 大會上，蘋果明確表示人工智慧已成為其未來硬體和軟體功能的核心。iOS 17 將在今年晚
機器學習模型 I-JEPA：從影象中學習高層抽象概念
Meta 發布首個版本的 I-JEPA：深度學習模型開始實現無人協助自我學習的世界模型引言 Meta 最近發布了第一個版本的 I-JEPA，這是一個機器學習模型，透過對影象進行自我監督學習，學習世界的抽象表示。此模型在許多計算機視覺任務上表現出色，並且比其他最先進的模型更高效，訓練所需的計算資源只需十
人類的創造力如何與人工智慧相結合？
用藝術表達人性，人工智慧的位置在哪裡？介紹自從人工智慧（AI）的快速發展以來，引發了很多議論。有些人預言它將帶來理想的烏託邦，而另一些人則警告說它將終結人類。然而對 AI 技術的未來發展的猜測噪音，有時會淹沒有關注我們應該如何處理當下可用的 AI 技術的重要討論。其中一項技術是生成式 AI，它能建立
深度檢核籌集資金，推出用於機器學習模型的開源取證平臺
開源取證平臺檢核機器學習模型，Deepchecks 舉資 1400 萬美元投資深度檢核（Deepchecks）是一家機器學習操作（MLOps）公司，近日宣布推出其開源平臺，用於持續取證機器學習（ML）模型。該平臺意在建立一個 ML 的安全性和可預測性標準，彌合研究和生產之間的差距。同時該公司也獲得了
Deepchecks 獲得 1400 萬美元種子輪融資，以持續取證機器學習模型
Deepchecks 融資 1400 萬美元種子輪，用於持續取證機器學習模型背景隨著企業對機器學習模型的依賴越來越大，持續檢查模型並確保其按照預期執行，資料有效、無偏見且不受任何損壞，變得至關重要。以色列新創公司 Deepchecks 提出了一個解決方案，可以在開發到生產的過程中持續測試模型。該公司
Striveworks 獲得首筆 3300 萬美元的資金，建立機器學習運營工具
Striveworks 獲得首筆 3300 萬美元資金以構建機器學習運營工具 MLOps，或針對使用機器學習模型的人所開發的 DevOps，最近一年來受到了廣泛關注，這一點並不令人驚訝：組織想要在其資料科學堆疊中更廣泛地使用機器學習，但這需要建立和訓練模型、清理資料並確保它們能夠常規執行。今天一家名
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