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Im Jahr 2023 gibt es drei große Trends bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Im Jahr 2023 gibt es drei große Trends bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Die Nachrichten über künstliche Intelligenz (KI) und automatisches Lernen (maschinelles „Lernen“ oder ML) stiegen im Jahr 2022 stark an und werden sich voraussichtlich im Jahr 2023 noch beschleunigen.
Viele behaupten, dass diese Technologien die disruptivsten und transformativsten aller Zeiten sein werden. Sundar Pichai, CEO von Google, behauptet, dass KI einen größeren Einfluss auf die Menschheit haben wird als Feuer oder Elektrizität. „Sie wird unsere Lebensweise grundlegend verändern und das Gesundheitswesen, die Bildung und die Produktion verändern“, sagte Sundar. Nun, es ist schwer, sich die Auswirkungen wirklich vorzustellen, aber eines ist sicher: Auch im Jahr 2022 werden KI- und ML-Trends weltweit für Schlagzeilen sorgen. Die Nachfrage der Unternehmen nach Automatisierung gepaart mit Fortschritten bei KI/ML
und Software machen die Anwendung dieser Technologien zur Realität. Neue Veränderungen in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen im Jahr 2023
1. Virtuelles Universum
Yuan
Universumist eine virtuelle Welt, genau wie das Internet, in der Benutzer zusammenarbeiten und spielen und ein immersives Erlebnis erleben können. Laut ABI Research wird es zwar nicht im Jahr 2023 eintreffen (vielleicht erst in mehr als fünf Jahren), aber es wird zu einem Schlagwort werden und viele Arbeitsplätze schaffen. Es besteht kein Zweifel daran, dass künstliche Intelligenz und
maschinelles Lernen der Schlüssel zum Metaversum sein werden.Virtuelle Bots mit künstlicher Intelligenz werden es Unternehmen beispielsweise ermöglichen, eine virtuelle Welt zu schaffen, in der sich Benutzer wie zu Hause fühlen und Aufgaben und Aktivitäten in einer virtuellen Umgebung ausführen können. 2. Intelligente Dokumentenverarbeitung (KI)
Intelligente Dokumentenverarbeitung ist der Prozess der Automatisierung von Aufgaben mithilfe fortschrittlicher Technologie, anstatt skriptbasierte Tools zu verwenden, die für begrenzte Anwendungsfälle entwickelt wurden.
Dies wird im Jahr 2023 von entscheidender Bedeutung sein, da Unternehmen in den neuesten Daten riesige Datenmengen erfassen und ein gewisses Maß an Automatisierung benötigen, um daraus schnell Erkenntnisse zu gewinnen. Infolgedessen „können wir davon ausgehen, dass Unternehmen auf Low-Code- oder No-Code-Implementierungen wie AutoML zurückgreifen, um von der wachsenden Dynamik von KI/ML zu profitieren und diese aufrechtzuerhalten“, sagte Kirk Borne.
Unternehmen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kombinieren, um den Kundensupport zu verbessern (z. B. automatisierte Antworten auf E-Mails, Fragen und Anliegen) und die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern (manuelle Arbeit reduzieren).
3. Edge Machine Learning
„Ein weiteres Konzept, von dem wir dieses Jahr immer mehr hören werden, ist Edge ML, das ML-Modelle auf Geräteebene entwickelt, ohne in die Cloud zu gehen“, sagte Frederik, CEO von Docbyte. Stattdessen werden ML-Modelle auf intelligenten Geräten entwickelt, die Daten lokal verarbeiten können (unter Verwendung lokaler Server oder auf Geräteebene), wodurch die Abhängigkeit von Cloud-Netzwerken und das Risiko mangelnder Privatsphäre oder möglicher Cyberangriffe verringert werden.
Diese Trends in KI und ML werden das digitale Geschäft und die Innovation in den kommenden Jahren vorantreiben. Bis 2022 werden diese Technologien zunehmend auftauchen und es ermöglichen, die Aufgaben von Unternehmen zu automatisieren und zu skalieren und ihnen möglicherweise ein besseres Verständnis ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft zu ermöglichen.
Vorteile von Lösungen der künstlichen Intelligenz für Ihr Unternehmen
Produktivität, Effizienz, Ressourcenoptimierung ... Dienste der künstlichen Intelligenz können Ihrem Unternehmen viele Vorteile bringen. Um Ihnen eine Vorstellung zu geben: Telecable verlässt sich auf Plattformen wie DataRobot, um Aktivitäten wie Variablenauswahl und -engineering, Datenvorbereitung, Algorithmenauswahl, Modellbereitstellung und Überwachung zu automatisieren und einzugreifen. Der kleinste Mensch.
Übrigens lösen diese Technologien eine weitere der größten Schwierigkeiten, mit denen wir bei der Anwendung künstlicher Intelligenz in Unternehmen konfrontiert sind: den Mangel an geschulten und sachkundigen menschlichen Teams und die Schwierigkeit, solche Mitarbeiter zu gewinnen und zu halten. Profis. AutoML ermöglicht es Menschen mit weniger ausgeprägten Kenntnissen in den Bereichen Datenwissenschaft und Analyse, analytische Modelle zu erstellen und gleichzeitig den Bedarf an Schulung und Nutzung von Ressourcen zu berücksichtigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIm Jahr 2023 gibt es drei große Trends bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
