Прогнозируя огонь: как машинное обучение помогает укротить калифорнийские лесные пожары

от

По результатам анализа погрешности предсказания длительности удержания, различные модели демонстрируют вариативность в точности, что указывает на необходимость оптимизации алгоритмов для повышения надежности прогнозирования.

Новое исследование показывает, что алгоритмы машинного обучения могут значительно повысить точность прогнозирования времени локализации лесных пожаров в Калифорнии.

Является ли создатель Bitcoin из Ripple? Комментарии Хоскинсона по XRP возрождают утверждения о том, что «Шварц — это Сатоши».

от

Эта идея, некогда тихо покоившаяся в тени, была вновь вынесена на свет во время недавней беседы на Angry Crypto Show. Они отряхнули старые спекуляции о том, что Шварц, с его криптографическим мастерством, мог создать Bitcoin. Теория, которую даже покойный Джон McAfee, всегда провокатор, отстаивал. McAfee в своей знаменито и красочно выраженной манере заявил, что Шварц является наиболее вероятным кандидатом на разработку архитектуры Bitcoin. McAfee, конечно, был экспертом в… ну, в том, чтобы быть McAfee.

Финансовый интеллект: проверка языковых моделей на практике

от

Новый бенчмарк FIFE позволяет оценить способность нейросетей следовать сложным финансовым инструкциям, выявляя неожиданные результаты в сравнении проприетарных и открытых моделей.