インテリジェンスの時代は加速しており、人工知能の開発には依然としてデータのサポートが必要です
2023 年、人工知能の人気は人々の想像を超えています。 ChatGPT の発売により、人工知能のブームに火がつきました。それ以来、大規模な人工知能モデルに基づく一連のアプリケーションにより、今日の人工知能は単なる「音声アシスタント」ではなく、さまざまな業界での特定の人間の作業をある程度支援または代替できることが徐々に認識されるようになりました。
人工知能の急速な発展の背景には、機械学習に基づく人工知能技術の急速な発展は、基盤となるビッグデータの豊富さに依存しており、強力なモデルを構築するには、基礎となる多数のサンプルを含むデータセットが必要です。データの品質と多様性は、アルゴリズム モデルの成功または失敗に大きな影響を及ぼします。高精度の AI データ配信は、AI 業界のシナリオ実装に役立つだけでなく、より良いユーザー エクスペリエンスをもたらし、その到着をさらに加速します。インテリジェント時代の到来、コンピューティングパワーの推進、アルゴリズムなどの分野の活性化。
さまざまな分野で人工知能の実用化を促進する過程で、AI データの品質基準の向上は、業界で広く懸念される重要な問題となっています。人工知能テクノロジーが無人運転、スマート医療、音声対話などの多くの産業分野に浸透するにつれて、AI データの次元とサンプルの複雑さに対する要件がますます高くなっています。 IDC の調査によると、デジタル変革に積極的に参加する顧客グループは AI データ サービスに対する需要を持っており、その中で、アノテーションの品質、アノテーションの効率、知識と経験、データ セキュリティ、全体コストの 5 つの側面が、AI データ サービスに対するユーザーの能力要件を構成していることがわかりました。プロバイダー。
データは人工知能の開発に不可欠です。 Cloud Test Data は、人工知能データ サービス分野のリーダーとして、人工知能時代のデータ ニーズと開発トレンドを目指しており、高品質のシナリオベースの AI トレーニング データ サービスに基づいています。データ製品、データ処理ツール、データサービスの提供、スマートドライビング、スマートシティ、スマートIoT、スマートファイナンスなどの業界向けに、高効率、高品質、多次元、シナリオベースのデータサービスと戦略を提供し、継続します。コンピューター ビジョン、音声認識、自然言語処理、ナレッジ グラフなどの主流の AI テクノロジーを提供し、現場で高価値のデータ サポートを提供します。
Cloud Test Data は常に技術の研究開発とアップデートに注力しており、「Cloud Test Data Annotation Platform」、「AI Data Set Management System」およびその他の技術成果を発表してきました。構造革新、インテリジェンス、エンジニアリング、および標準化された注釈プラットフォーム製品を通じて、当社は AI トレーニング データ業界を強化し、タスクの作成から最終的な承認までの科学的で標準化されたデータ処理プロセスを設計します。これにより、人工知能関連アプリケーションの反復が大幅に加速されます。これにより、企業は AI データ トレーニングの全体的な効率を 200% 向上させ、ラベル付けの精度を最大 99.99% まで高めることができます。高品質のシナリオベースの AI データの継続的な出力により、人工知能産業の発展が加速され、Al アプリケーションの大規模実装が大幅に改善されました。
業界標準の策定において、Cloud Measurement Data は、人工知能データを支援する「インテリジェント コネクテッド ビークル ライダー点群データ ラベリング要件と方法」および「インテリジェント コネクテッド ビークル シーン データ画像ラベリング要件と方法」の作成に参加しました。サービスは実装の分野で標準化された方法で開発されています。 Cloud Test Data は、中国情報通信技術院クラウド コンピューティングおよびビッグデータ研究所 (CAICT クラウド研究所) が発表した世界初の AI モデルの開発および管理標準の作成にも参加したことがわかっています。クラウド テスト データ 人工知能データの最先端のプラクティス。
クラウド計測データの取り組みは業界やメディアから満場一致で認められ、「2022 Trusted AI Case Artificial Intelligence Platform Application Benchmark Case」、「2022 Artificial Intelligence Annual Selection Best Service Platform Award」を連続受賞しています。 「Star 20: 2023 China AI Data Platform Innovation Enterprise」などの貴重な賞は、技術分野での進歩とハードパワーを証明しており、現在、その技術プラットフォームは自動車、セキュリティ、携帯電話、家具、金融、教育、新興小売、不動産、その他の業界は、さまざまなシナリオにおける AI トレーニング データの多様なニーズに迅速に対応します。
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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。

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。

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。

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
