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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle de pointe et comment mettre en œuvre l'intelligence artificielle de pointe
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle de pointe et comment mettre en œuvre l'intelligence artificielle de pointe
Edge AI est l'abréviation de Edge Artificial Intelligence. C'est la prochaine frontière de développement du système Internet des objets. Alors, qu'est-ce que l'intelligence artificielle de pointe ?
3. Amélioration de la sécurité des données
La transmission réduite des données vers des emplacements externes signifie également moins de connexions ouvertes et moins de possibilités de cyberattaques. Cela permet aux appareils périphériques de fonctionner en toute sécurité, évitant ainsi toute interception ou fuite de données potentielle. De plus, étant donné que les données ne sont plus stockées dans un cloud centralisé, les conséquences d’une seule violation sont grandement atténuées.
4. Améliorer la fiabilité
En raison de la nature distribuée de l'intelligence artificielle de pointe et de l'informatique de pointe, les risques opérationnels peuvent également être répartis sur l'ensemble du réseau. Essentiellement, même en cas de panne de l'ordinateur ou du cluster cloud centralisé, les appareils périphériques individuels sont capables de conserver leurs fonctionnalités car le processus informatique est désormais indépendant du cloud ! Ceci est particulièrement important pour les applications IoT critiques, telles que les soins de santé.
Pourquoi l'IA de pointe est importante
Bien que les avantages pratiques de l'IA de pointe soient évidents, son impact intrinsèque peut être plus insaisissable.
Edge AI change notre façon de vivre
Edge AI représente la première vague de véritable intégration de l'IA dans la vie quotidienne. Alors que la recherche sur l’IA et l’apprentissage automatique existe depuis des décennies, nous commençons seulement maintenant à voir leurs applications pratiques dans les produits de consommation. Les voitures autonomes, par exemple, sont le produit des progrès de l’intelligence artificielle de pointe. Edge AI change lentement mais sûrement la façon dont nous interagissons avec notre environnement de plusieurs manières.
L'intelligence artificielle Edge rend l'intelligence artificielle abordable pour le grand public
L'utilisation et le développement de l'intelligence artificielle ne sont plus exclusifs aux instituts de recherche et aux grandes entreprises. Étant donné que l’IA de pointe est conçue pour fonctionner sur des appareils de pointe relativement abordables, il est plus facile que jamais pour quiconque de comprendre le fonctionnement de l’IA et d’en développer une qui lui convient.
Plus important encore, l’IA de pointe permet aux enseignants du monde entier d’intégrer de manière tangible l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans l’apprentissage en classe. Par exemple, en offrant aux étudiants une expérience pratique de l’utilisation d’appareils de pointe.
Edge AI remet en question notre façon de penser
On dit souvent que le potentiel de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique n'est limité que par la créativité et l'imagination humaines, mais à mesure que l'apprentissage automatique devient de plus en plus avancé, de nombreuses tâches qui n'étaient autrefois que des tâches humaines les tâches difficiles à réaliser deviendront automatisées et nos concepts inhérents de productivité et d’objectif seront sérieusement remis en question.
Bien que je ne puisse pas dire avec certitude ce que l’avenir nous réserve, je suis généralement optimiste quant à l’avantage que l’IA apportera, car je pense qu’elle nous poussera vers des emplois plus créatifs et épanouissants. Par exemple, les appareils de pointe intégrés à l'IA peuvent surveiller les EPI en temps réel, y compris la conformité des casques de sécurité dans l'environnement de travail, et envoyer des signaux de sécurité et de maintenance à toute personne qui enfreint l'EPI. La vision par ordinateur combinée à l'apprentissage automatique peut automatiser le processus de surveillance de la conformité des EPI.
Un autre exemple est celui des caméras intégrées à l'IA qui peuvent atténuer les goulots d'étranglement et les points d'étranglement dans les villes qui gênent souvent la circulation. Les embouteillages se produisent principalement en raison de la négligence de certains facteurs, tels que la distance entre deux véhicules en mouvement, les feux de circulation, les panneaux de signalisation, les piétons aux intersections, etc. Les systèmes de transport intelligents sont les principaux domaines d'application de la vision par ordinateur, notamment la classification des véhicules, la détection des infractions au code de la route, l'analyse du flux de circulation, la détection des parkings, la reconnaissance des plaques d'immatriculation, la détection des piétons, la détection des panneaux de signalisation, l'évitement des collisions, la surveillance de l'état des routes, etc. ainsi que la détection de la force d'attention du conducteur dans la voiture.
Grâce à cet article, je pense que tout le monde a compris ce qu'est l'intelligence artificielle et ce qu'elle signifie pour l'Internet des objets et même pour l'avenir de l'humanité. J'espère que ce qui précède pourra vous aider.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Flash Attention est-il stable ? Meta et Harvard ont constaté que les écarts de poids de leur modèle fluctuaient de plusieurs ordres de grandeur.
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR s'est associé à Harvard pour fournir un nouveau cadre de recherche permettant d'optimiser le biais de données généré lors de l'apprentissage automatique à grande échelle. On sait que la formation de grands modèles de langage prend souvent des mois et utilise des centaines, voire des milliers de GPU. En prenant comme exemple le modèle LLaMA270B, sa formation nécessite un total de 1 720 320 heures GPU. La formation de grands modèles présente des défis systémiques uniques en raison de l’ampleur et de la complexité de ces charges de travail. Récemment, de nombreuses institutions ont signalé une instabilité dans le processus de formation lors de la formation des modèles d'IA générative SOTA. Elles apparaissent généralement sous la forme de pics de pertes. Par exemple, le modèle PaLM de Google a connu jusqu'à 20 pics de pertes au cours du processus de formation. Le biais numérique est à l'origine de cette imprécision de la formation,
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
