2023 年の人工知能と機械学習には 3 つの大きなトレンドがあります
人工知能 (AI) と自動学習 (Machine Learning または ML) に関するニュースは 2022 年に急増し、2023 年にはさらに加速すると予想されています。
これらのテクノロジーはこれまでで最も破壊的で変革的なテクノロジーになると多くの人が主張しています。 Google CEOのサンダー・ピチャイ氏は、AIは火や電気よりも人類に大きな影響を与えると主張し、「AIは私たちの生活様式を根本的に変え、医療、教育、製造業を変革するだろう」と語った。その影響を実際に想像するのは難しいですが、確かなことが 1 つあります。それは、2022 年も AI と ML のトレンドが世界中で引き続き話題になるということです。 AI/MLハードウェアの進歩と相まって、自動化に対する企業の需要により、これらのテクノロジーの応用が現実のものになりつつあります。
2023 年の人工知能と機械学習の新たな変化
1. 仮想宇宙
元Cosmos は、インターネットと同じような仮想世界です。ユーザーが一緒に仕事したり遊んだりして、没入型の体験を得ることができる場所。 ABI Research によると、この言葉が現れるのは 2023 年になるでしょう (おそらく 5 年以上かかるでしょう) が、バズワードとなり、多くの雇用を生み出すでしょう。
人工知能と 機械学習がメタバースの鍵となることは疑いの余地がありません。 たとえば、人工知能仮想 ボット を使用すると、企業は、ユーザーが仮想環境でくつろぎながらタスクやアクティビティを実行できる仮想世界を作成できます。
2. インテリジェント ドキュメント処理 (AI)
インテリジェント ドキュメント処理は、限られた使用例向けに設計されたスクリプト ベースのツールを使用するのではなく、高度なテクノロジを使用してタスクを自動化するプロセスです。
企業は最新のデータを大量に収集しており、そこから洞察を迅速に抽出するための自動化レベルが必要となるため、これは 2023 年には重要となるでしょう。その結果、「企業はAI/MLの成長の勢いを活用し維持するために、AutoMLのようなローコードまたはノーコードの実装に目を向けることが予想されます」とカーク・ボーン氏は述べた。
企業は人工知能と機械学習を組み合わせて、顧客サポート (電子メール、質問、クエリに対する自動応答など) を改善し、従業員の生産性を向上します (手作業の削減)。
3. エッジ機械学習
「今年ますます耳にすることになるもう 1 つのコンセプトは、クラウドに移行せずにデバイス レベルで ML モデルを開発するエッジ ML です。」と同氏は述べています。フレデリック氏、Docbyte CEO。代わりに、データをローカルで (ローカル サーバーを使用して、またはデバイス レベルで) 処理できるスマート デバイス上で ML モデルを開発しています。これにより、クラウド ネットワークへの依存と、データ プライバシーの欠如やサイバー攻撃の可能性のリスクが軽減されます。
AI と ML のこうしたトレンドは、今後数年間でデジタル ビジネスとイノベーションを推進するでしょう。 2022 年までに、これらのテクノロジーはますます出現し、企業のタスクの自動化と拡張が可能になり、企業が社会に及ぼす影響をより深く理解できるようになる可能性があります。
あなたの会社にとっての人工知能ソリューションの利点
生産性、効率、リソースの最適化...人工知能サービスはあなたの会社に多くの利点をもたらします。簡単に説明すると、Telecable は DataRobot などのプラットフォームを利用して、変数の選択とエンジニアリング、データの準備、アルゴリズムの選択、モデルのデプロイ、モニタリングなどのアクティビティを自動化し、介入します。一番小さな人間。
ところで、これらのテクノロジーは、企業への人工知能の適用について話すときに私たちが直面するもう一つの最大の困難、つまり、トレーニングと専門知識を備えた人間のチームの不足、そしてこの種の人材の誘致と維持を解決します。 。専門家。 AutoML を使用すると、データ サイエンスや分析分野のスキルにあまり集中していない人でも、トレーニングやリソース活用のニーズに応えながら分析モデルを作成できます。
以上が2023 年の人工知能と機械学習には 3 つの大きなトレンドがありますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
