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Gartner : Les grandes orientations de développement du machine learning en 2023
Gartner : Les grandes orientations de développement du machine learning en 2023
Lors du récent Gartner Data & Analytics Summit à Sydney, en Australie, les analystes du cabinet de recherche et de conseil ont souligné certaines des principales tendances en matière de science des données et d'apprentissage automatique
L'IA générative comme une percée dans le domaine de l'apprentissage automatique la technologie a suscité de nombreux débats. Cela devrait avoir un impact sur diverses industries d'une manière ou d'une autre, ce qui est lié à certaines des tendances proposées par Gartner et à l'avancement et à la popularité des outils d'intelligence artificielle générative
Peter Krensky, analyste principal chez Gartner, a déclaré dans un rapport : "En tant que machine l'apprentissage est utilisé dans Les applications répandues dans tous les secteurs continuent de croître rapidement, et la science des données et l'apprentissage automatique s'éloignent d'une approche uniquement axée sur les modèles prédictifs pour se tourner vers des disciplines plus démocratisées, dynamiques et centrées sur les données. Malgré certains risques potentiels, les scientifiques et les data scientists. leurs organisations émergent. »
Voici cinq tendances qui, selon Gartner, façonnent l'avenir de la science des données et de l'apprentissage automatique :
1 Écosystème de données cloud
Au cours de la dernière décennie, les organisations ont souvent abandonné le développement d'écosystèmes de données cloud. de manière point à point plutôt que de les déployer en tant qu'unité de données cloud cohérente. Selon Gartner, d'ici 2024, la moitié des déploiements seront des écosystèmes cohérents plutôt que des solutions ponctuelles intégrées manuellement, ce qui a été la norme pour la plupart des déploiements au cours de la dernière décennie
2. Edge AI
Selon Gartner, la prochaine technologie est susceptible de passer à la périphérie est l’intelligence artificielle. La demande en matière d’IA de pointe augmente à mesure que les entreprises cherchent à traiter les données plus près du point de génération des données afin de fournir des informations exploitables en temps réel. La possibilité d'exécuter des logiciels d'IA à la périphérie est également bénéfique pour les opérateurs des secteurs ayant des exigences strictes en matière de confidentialité des données qui ne permettent pas le transfert de données vers des centres de données ou à l'extérieur du pays
3. Une IA responsable
Un nombre croissant d'organisations adoptent l’intelligence artificielle lorsqu’ils envisagent des choix éthiques, appelée « IA responsable ». Ce concept se concentre sur divers aspects de la façon dont les modèles sont formés et utilisés, et garantit le respect d'autres mesures de risque et de conformité. Selon les prédictions de Gartner, avec la popularité des modèles pré-entraînés, de plus en plus de développeurs considéreront l'intelligence artificielle responsable comme une préoccupation sociale
4 L'intelligence artificielle centrée sur les données
L'objectif du développement de l'intelligence artificielle Il y a un changement en cours. une approche centrée sur le code à une approche centrée sur les données. La gestion des données, les données synthétiques et l’étiquetage des données sont devenus des facteurs clés du succès du développement de l’intelligence artificielle. Selon Gartner, d'ici 2024, 60 % des données d'IA seront créées de manière synthétique pour stimuler la réalité, contre 1 % en 2021
5 Accélérer les investissements dans l'IA
Alors que de plus en plus d'entreprises cherchent à mettre en œuvre des solutions d'IA, les investissements dans L’IA a atteint des niveaux élevés dans de nombreux secteurs et devrait continuer à croître dans les années à venir. L'investissement dans les startups d'IA s'appuyant sur des modèles sous-jacents devrait atteindre 10 milliards de dollars d'ici fin 2026
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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
Au-delà d'ORB-SLAM3 ! SL-SLAM : les scènes de faible luminosité, de gigue importante et de texture faible sont toutes gérées
May 30, 2024 am 09:35 AM
Écrit précédemment, nous discutons aujourd'hui de la manière dont la technologie d'apprentissage profond peut améliorer les performances du SLAM (localisation et cartographie simultanées) basé sur la vision dans des environnements complexes. En combinant des méthodes d'extraction de caractéristiques approfondies et de correspondance de profondeur, nous introduisons ici un système SLAM visuel hybride polyvalent conçu pour améliorer l'adaptation dans des scénarios difficiles tels que des conditions de faible luminosité, un éclairage dynamique, des zones faiblement texturées et une gigue importante. Notre système prend en charge plusieurs modes, notamment les configurations étendues monoculaire, stéréo, monoculaire-inertielle et stéréo-inertielle. En outre, il analyse également comment combiner le SLAM visuel avec des méthodes d’apprentissage profond pour inspirer d’autres recherches. Grâce à des expériences approfondies sur des ensembles de données publiques et des données auto-échantillonnées, nous démontrons la supériorité du SL-SLAM en termes de précision de positionnement et de robustesse du suivi.
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
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.
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,
