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alerte! Ces industries pourraient être remplacées par l'IA à l'avenir !
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Je discutais avec une amie qui est rédactrice il n'y a pas longtemps et j'ai découvert que son salaire avait été augmenté, mais elle n'était pas très contente.
Si l’on s’interroge bien sur la raison, c’est parce que les entreprises commencent à utiliser l’IA (intelligence artificielle) pour le travail collaboratif.
La charge de travail qui nécessitait auparavant trois personnes peut désormais être effectuée par une seule personne grâce à l'IA.
À mesure que l'efficacité s'améliore, le personnel doit être rationalisé. Mon ami, en tant que personne qui est entrée en contact avec l'IA plus tôt et a pu l'utiliser, est heureusement resté.
Écoutez, quand il s'agit d'examens, qui peut réussir les examens d'IA ?
Bien que je ne veuille pas l'admettre, mais l'IA est vraiment trop puissante !
Par exemple, l'intelligence artificielle actuellement populaire ChatGPT peut non seulement communiquer fluidement avec les humains, mais également fournir des connaissances scientifiques populaires d'une manière simple et facile à comprendre.
Cela peut également vous aider à gérer le travail.
Vous pouvez même générer des papiers professionnels en un seul clic.
Il y a peu de temps, il y a eu un reportage ridicule : des étudiants américains ont été surpris en train d'utiliser ChatGPT pour rédiger des articles parce qu'ils étaient trop parfaits.
Un autre exemple est l'outil d'IA d'imageMidjourney Tant que vous saisissez le texte qui vous vient à l'esprit, l'image correspondante peut être générée grâce à l'intelligence artificielle, ce qui prend moins d'une minute.
Que ce soit Photo du produit :
▲ Boîte d'emballage officielle du concept de produit Yili générée par AI
C'est toujours faux et réel "Fausses photos" :
▲ "Photo d'arrestation de Trump" générée par l'IA
La puissance de l'IA nous surprend, mais nous fait aussi peur——
L'IA peut faire de plus en plus de choses, alors que puis-je faire d'autre ? Vais-je être remplacé par l’IA ?
Quelqu'un a posé cette question directement à ChatGPT.
Il disait honnêtement : Oui, certaines personnes seront éliminées.
En tant que personne qui travaille, j'ai peur que sous l'impact de l'IA, les compétences sur lesquelles je compte pour survivre perdent progressivement de la valeur.
En tant que parent, je m'inquiète du type d'orientation qui devrait être donnée aux enfants à l'ère de l'IA afin qu'ils ne soient pas remplacés à l'avenir.
Parlons aujourd’hui des secteurs sur lesquels l’IA a actuellement un impact et comment devrions-nous y faire face ?
D'ailleurs, si vous voulez avoir une longueur d'avance, soyez le premier à découvrir les applications de l'IA dans la création de documents, l'embellissement PPT, le traitement d'images, la création de vidéoset d'autres aspects...
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⭐Industrie du design
Les industries créatives, principalement l'industrie du design, ont toujours été considérées comme l'une des industries les plus difficiles à changer par l'IA.
En fait, l’impact qu’il a subi a été énorme.
De nombreux étudiants en design craignent que l’application généralisée de l’IA n’affecte leur emploi.
Mais il existe également de nombreux designers matures qui ont fait fonctionner l'IA pour eux-mêmes.
Ils ont entraîné l'IA à dessiner des images et les ont optimisées sur cette base, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité du travail et leur a fourni plus d'inspiration et de matériel.
▲ Des milliers de personnes utilisent Midjourney pour générer des dessins de conception chaque jour
⭐Éditeur de copie
De nos jours, les capacités de traitement de texte de l’IA sont très puissantes. Elle peut générer des reportages d’actualité, des rédaction de nouveaux médias et même des articles basés sur des instructions.
De nombreux médias traditionnels et nouveaux médias ont déjà commencé à utiliser l'IA pour la création rédactionnelle.
Il vous suffit de saisir vos besoins et le style de langue souhaité, et vous pouvez rapidement produire une copie avec une structure complète et une langue fluide.
Écoutez, de nombreux auteurs utilisent l'IA pour créer du contenu sur Xiaohongshu.
⭐Industrie informatique
L'industrie informatique a également été fortement touchée
D'une part, L'IA peut améliorer l'efficacité et la qualité du travail des programmeurs, en les aidant à effectuer certains travaux de codage de base, leur permettant ainsi d'avoir plus de temps et d'énergie pour innover et résoudre des problèmes complexes.
D'un autre côté, L'IA peut également menacer le travail de certains programmeurs, en particulier ceux qui sont très répétitifs, peu créatifs et dont les mises à jour technologiques sont lentes.
L’impact de l’IA sur diverses industries va bien au-delà. Des métiers tels que l’éducation, la finance, la comptabilité, la comptabilité, etc., que nous considérons comme des bols de riz en fer et des bols de riz dorés, subissent également des changements subtils.De manière générale, l’IA remplacera certains métiers très répétitifs et à faible valeur ajoutée.
Dans un avenir proche, les jeunes qui entrent sur le marché du travail devront exploiter pleinement leurs forces et leurs intérêts pour transformer et améliorer leur carrière afin de s'adapter aux changements de l'ère de l'intelligence artificielle.Que devons-nous faire ? Si vous ne pouvez pas le battre, rejoignez-nous !
Le développement de l’IA va certes supprimer certains emplois, mais avec son soutien, il va aussi créer d’autres postes et besoins.
Ceux qui peuvent apprendre l’IA, l’utiliser et collaborer avec l’IA en premier sont les personnes vraiment intelligentes.
Par exemple,
Certaines personnes utilisent l'IA pour créer des tableaux de données, et une ligne de texte peut directement compléter la charge de travail d'une journée.
Certaines personnes utilisent l'IA comme source d'inspiration pour la rédaction
et peuvent produire un brouillon en 5 minutes, ce qui améliore considérablement l'efficacité du travail. 
Quelqu'un a utilisé l'IA pour le design et a généré plusieurs images de bannières de commerce électronique en quelques minutes, économisant ainsi des ressources humaines et matérielles.
Vous voulez savoir quel impact l’IA aura sur les futures carrières des enfants ?
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Cette diffusion en direct est animée par Oncle Qiuye, le fondateur de la marque Qiuye, et Qiuye Word sister
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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
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."
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
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.
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.
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,
