


Intelligence artificielle et réseaux de neurones à l'ère du Big Data
L'intelligence artificielle (IA) et les réseaux de neurones deviennent de plus en plus importants à l'ère du Big Data, alors que les organisations et les industries s'efforcent d'exploiter la puissance de l'information pour améliorer la prise de décision, optimiser les opérations et améliorer l'expérience client. Avec la croissance rapide des données générées à partir de diverses sources telles que les médias sociaux, les appareils IoT et les transactions en ligne, le besoin d'outils et de techniques avancés est devenu plus urgent que jamais pour traiter, analyser et extraire des informations précieuses à partir de ce vaste référentiel. .
L'un des défis majeurs à l'ère du Big Data est le volume et la complexité des informations à traiter. Les méthodes traditionnelles de traitement des données, telles que les bases de données relationnelles et les entrepôts de données, ont du mal à suivre le flux croissant de données. C’est là que l’intelligence artificielle et les réseaux de neurones entrent en jeu, offrant un moyen plus efficace de traiter et d’analyser de grandes quantités de données.
À la base, l'intelligence artificielle est le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. Ces tâches comprennent l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes ainsi que la perception et la compréhension du langage naturel. Les réseaux de neurones, quant à eux, sont un sous-ensemble de l’intelligence artificielle inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Il se compose de nœuds interconnectés, ou neurones, qui travaillent ensemble pour traiter et analyser les données, permettant au système d'apprendre et de s'adapter au fil du temps.
L'un des principaux avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle et des réseaux de neurones dans l'analyse du Big Data est leur capacité à identifier des modèles et des tendances qui peuvent être difficiles à identifier avec les méthodes traditionnelles. Ceci est particulièrement utile dans des domaines tels que la détection des fraudes, où l’IA peut analyser rapidement de grandes quantités de données de transaction pour identifier des modèles inhabituels pouvant indiquer une activité frauduleuse. De même, les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour analyser les données des clients afin d'identifier les tendances et les préférences, permettant ainsi aux entreprises d'adapter plus efficacement leurs stratégies et leurs produits marketing.
De plus, l'intelligence artificielle et les réseaux de neurones peuvent améliorer considérablement la vitesse et la précision du traitement et de l'analyse des données. En automatisant les tâches répétitives et en réduisant le besoin d'intervention manuelle, l'IA peut aider les organisations à économiser du temps et des ressources, leur permettant ainsi de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques. De plus, les réseaux neuronaux peuvent être entraînés pour devenir plus précis au fil du temps, car ils apprennent constamment des données qu'ils traitent.
Un autre avantage de l'intelligence artificielle et des réseaux de neurones à l'ère du big data est leur capacité à traiter des données non structurées, qui constituent une grande partie des informations générées aujourd'hui. Les données structurées peuvent être facilement organisées et analysées à l'aide de méthodes traditionnelles, tandis que les données non structurées telles que le texte, les images et les vidéos nécessitent des technologies plus avancées pour traiter et extraire des informations significatives. L’intelligence artificielle et les réseaux de neurones sont particulièrement adaptés à cette tâche car ils peuvent analyser et interpréter des types de données complexes avec une relative facilité.
Alors que l'adoption de l'intelligence artificielle et des réseaux de neurones continue de croître, les organisations doivent investir dans l'infrastructure et les talents nécessaires pour prendre en charge ces technologies avancées. Cela comprend l’élaboration d’une stratégie solide de gestion des données, l’investissement dans des ressources informatiques hautes performances et la promotion d’une culture d’innovation et d’apprentissage continu.
En bref, l'intelligence artificielle et les réseaux de neurones sont devenus des outils puissants à l'ère du big data, permettant aux organisations d'exploiter la puissance de l'information plus efficacement que jamais. En tirant parti de ces technologies avancées, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel sur le marché, stimuler l’innovation et débloquer de nouvelles opportunités de croissance. Alors que le monde continue de générer davantage de données à un rythme sans précédent, l’importance de l’intelligence artificielle et des réseaux neuronaux dans le traitement et l’analyse de ces informations ne fera que croître.
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

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Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
