Publicații conexe 'artificial-intelligence'
De ce ChatGPT nu vine pentru jobul dvs. de știință a datelor
Modelele de inteligență artificială (AI) și de limbaj precum ChatGPT au potențialul de a revoluționa diverse industrii, inclusiv știința datelor. Cu toate acestea, este important să recunoaștem că aceste tehnologii nu sunt lipsite de limitări și una dintre principalele preocupări este capacitatea lor de a ține seama de părtinirea datelor și a contextului real.
Prejudecățile în date se referă la prezența unor erori sistematice în date care au ca rezultat predicții sau decizii inexacte..
Buletin informativ AI de 5 minute #3
👨🏽 💻 Unele dintre cele mai recente aspecte ale cercetării
👉🏻 „ Nu, AI-ul Google nu este sensibil ”
Companiile de tehnologie promovează în mod constant capacitățile inteligenței lor artificiale în continuă îmbunătățire. Dar Google s-a grăbit să închidă pretențiile că unul dintre programele sale a avansat atât de mult încât a devenit sensibil. Potrivit unei „poveste revelatoare” din Washington Post sâmbătă, un inginer Google a spus că, după sute de interacțiuni cu un sistem AI de..
Ce este MLOps și cine sunt părțile interesate?
Să vorbim despre MLOps. Dar, pentru a face asta, trebuie să știm ce este.
MLOps înseamnă operațiuni de învățare automată. Unii experți spun că este un subset al ModelOps.
ModelOps este o practică de colaborare și comunicare între oamenii de știință de date și profesioniștii în operațiuni pentru a ajuta la gestionarea producției de cicluri de viață de învățare automată (ML).
Dar să nu fim prea tehnici.
Diagrama de mai jos arată o reprezentare excelentă MLOps:
De ce este..
Vă prezentăm „Heron”: O bibliotecă de învățare multilingvă, multimodală, cu 70 de miliarde LLM
Sunt Yuichi, cercetător la Turing Inc. ( X/Twitter @inoichan )
Suntem încântați să anunțăm lansarea bibliotecii noastre de învățare multimodală la scară largă, „ Heron ”, care acceptă mai multe limbi, inclusiv japoneză, și o colecție de modele cu până la 70B parametri.
GitHub - turingmotors/heron Contribuiți la dezvoltarea turingmotors/heron creând un cont pe GitHub. github.com
Modelul multimodal pe care l-am lansat cuprinde..
Cum funcționează scalabilitatea pentru a oferi acuratețe maximă modelelor de învățare automată?
Capacitatea unui sistem de a răspunde rapid la modificările aplicațiilor și cerințelor de procesare a sistemului este cunoscută sub numele de scalabilitate. Scalabilitatea se referă la capacitatea sa de a face față sarcinii crescute sau scăzute.
Scalarea aplicațiilor de învățare automată care pot gestiona orice cantitate de date și poate efectua numeroase calcule într-un mod rentabil și care economisește timp pentru a servi imediat milioane de utilizatori din întreaga lume este..
Învățare automată de la capăt la capăt: un ghid pentru începători
Acest articol oferă o analiză aprofundată a învățării automate și a ciclului de viață end-to-end al creării modelelor ML. Suntem cu toții conștienți de ceea ce pot face modelele de învățare automată și sunt capabile de unele dintre cele populare sunt prezicerea acțiunilor, filtrarea e-mailurilor spam și tranzacționarea pe bursă, pentru a numi câteva... Pentru a începe să lucrați la astfel de declarații de problemă, există un ciclu de viață pentru care se ocupă de toate secțiunile de..
Cum funcționează Optimizarea binară neconstrânsă cuadratică partea 3
Reducere variabilă pentru optimizarea binară neconstrânsă pătratică (arXiv)
Autor: Amit Verma , Mark Lewis
Rezumat: Modelele de optimizare binară neconstrânsă cuadratică sunt utile pentru rezolvarea unei game variate de probleme de optimizare. Constrângerile pot fi adăugate prin încorporarea termenilor de penalizare pătratică în obiectiv, adesea cu introducerea variabilelor de slack necesare pentru conversia inegalităților. Această transformare poate duce la o creștere..
