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인공지능 개발의 다음 단계의 6가지 주요 동향

Nov 13, 2023 pm 02:17 PM
빅데이터 오토메이션 딥러닝

인공지능은 생산성의 개혁이든, 보다 지능적인 삶의 경험 추구이든, 현재 우리의 삶을 점차 변화시키고 있습니다. 이 모든 것이 인공지능의 발전과 점점 더 밀접하게 연관되는 것 같습니다. 다음으로, 향후 인공지능 발전의 6가지 주요 트렌드를 살펴보고, 어떤 측면이 우리의 미래 생산과 삶에 변화를 가져올지 살펴보겠습니다

인공지능 개발의 다음 단계의 6가지 주요 동향

알고리즘 학습: 직원들이 인공지능의 작동 원리와 알고리즘의 계산 과정을 이해함으로써 인공지능의 전반적인 인지 능력을 향상시키고 출력 결과에 대해 보다 중요한 제안을 할 수 있도록 합니다. 중국어로 번역: 직원들이 알고리즘을 학습하여 인공지능의 작동 원리와 알고리즘의 계산 과정을 이해할 수 있도록 교육함으로써 인공지능의 전반적인 인지 능력을 향상시키고 출력 결과에 대해 보다 중요한 제안을 할 수 있습니다

인간-기계 협업: 인공지능과 인간의 협업 능력을 강화하고 AI를 업무 프로세스에 통합하여 업무 효율성 향상을 위한 중요한 기반이 됩니다. 동시에 업무에서 사람의 주도적 역할을 강조하고 주관적인 의사결정 능력을 최대한 활용합니다.

인공지능 개발의 다음 단계의 6가지 주요 동향

데이터 설명: 현재 인공 지능의 개발 수준으로 인해 출력 내용이 상식에 어긋날 수 있습니다. 콘텐츠의 이 부분을 설명할 수 있는 인재를 양성하면 인공지능이 설명력을 높여 빠른 시일 내 구현이 가능하도록 지원할 수 있습니다.

도덕적 감독: 인공지능이 사회의 모든 구석구석에 계속해서 통합됨에 따라 인공지능의 탄생과 관련된 다양한 도덕적, 법적 및 기타 규제 문제가 점점 더 심각해지고 있습니다. 이를 위해서는 인공지능의 R&D 기획과 적용 프로세스를 강화하는 동시에 소위 인간윤리를 이해하는 인공지능의 능력도 강화해야 한다.

인공지능 개발의 다음 단계의 6가지 주요 동향

창의적 혁신: 생성 인공 지능, AI 환상 등의 기술을 활용하여 창의적인 아이디어를 얻고 창의적인 비용을 절감하는 방법을 더욱 넓힐 수 있습니다. 인공지능의 풍부한 지식을 바탕으로 새로운 표현을 빠르고 쉽게 만들어 고유의 경쟁력을 강화합니다

인터랙티브 프롬프트: 현재 인공 지능의 해석 가능성으로 인해 해당 서비스를 제공할 때 관련 콘텐츠에 대한 인터랙티브 프롬프트를 강화하면 사용 중 사용자의 이해도가 향상되어 더 나은 사용자 경험을 얻을 수 있습니다.

인공지능 개발의 다음 단계의 6가지 주요 동향

인공지능의 적용은 의심할 여지없이 사회 전체의 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 단기적으로는 현재 업무 구조를 바꿀 수 있지만 도구로서 궁극적으로는 일하는 방식의 변화를 주도하고 인력을 해방시킬 것입니다

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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

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2006년 딥러닝이라는 개념이 제안된 지 거의 20년이 지났습니다. 딥러닝은 인공지능 분야의 혁명으로 많은 영향력 있는 알고리즘을 탄생시켰습니다. 그렇다면 딥러닝을 위한 상위 10가지 알고리즘은 무엇이라고 생각하시나요? 다음은 제가 생각하는 딥 러닝을 위한 최고의 알고리즘입니다. 이들은 모두 혁신, 애플리케이션 가치 및 영향력 측면에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 1. 심층 신경망(DNN) 배경: 다층 퍼셉트론이라고도 불리는 심층 신경망(DNN)은 가장 일반적인 딥 러닝 알고리즘으로 처음 발명되었을 때 최근까지 컴퓨팅 성능 병목 현상으로 인해 의문을 제기했습니다. 20년, 컴퓨팅 파워, 데이터의 폭발적인 증가로 돌파구가 찾아왔습니다. DNN은 여러 개의 숨겨진 레이어를 포함하는 신경망 모델입니다. 이 모델에서 각 레이어는 입력을 다음 레이어로 전달하고

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개요 ModelScope 사용자가 플랫폼에서 제공하는 다양한 모델을 빠르고 편리하게 사용할 수 있도록 ModelScope 공식 모델 구현과 이러한 모델을 추론에 사용하는 데 필요한 도구가 포함된 완전한 기능의 Python 라이브러리 세트가 제공됩니다. , 미세 조정 및 기타 작업 데이터 전처리, 후처리, 효과 평가 및 기타 기능과 관련된 코드는 물론 간단하고 사용하기 쉬운 API와 풍부한 사용 예를 제공합니다. 라이브러리를 호출하면 사용자는 코드 몇 줄만 작성하여 모델 추론, 훈련, 평가 등의 작업을 완료할 수 있으며 이를 기반으로 2차 개발도 빠르게 수행하여 자신만의 혁신적인 아이디어를 실현할 수 있습니다. 현재 라이브러리에서 제공하는 알고리즘 모델은 다음과 같습니다.

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