Gartner: Arah pembangunan utama pembelajaran mesin pada 2023
Pada Sidang Kemuncak Data & Analitis Gartner baru-baru ini di Sydney, Australia, penganalisis daripada firma penyelidikan dan perunding menyerlahkan beberapa trend teratas dalam sains data dan pembelajaran mesin
Generative AI sebagai satu kejayaan dalam bidang pembelajaran mesin Seks teknologi telah menyebabkan perbincangan meluas. Ia dijangka memberi kesan kepada pelbagai industri dalam beberapa cara, yang berkaitan dengan beberapa trend yang dicadangkan oleh Gartner dan kemajuan serta populariti alat kecerdasan buatan generatif
Peter Krensky, penganalisis utama di Gartner, menyatakan dalam laporan: "Sebagai mesin pembelajaran digunakan dalam Terus berkembang pesat merentas pelbagai industri, sains data dan pembelajaran mesin beralih daripada tumpuan semata-mata pada model ramalan, ke arah disiplin yang lebih demokrat, dinamik dan tertumpu kepada data, dan walaupun terdapat risiko yang berpotensi, data saintis dan organisasi mereka muncul ”
Berikut ialah lima trend yang Gartner percaya membentuk masa depan sains data dan pembelajaran mesin:
1 ekosistem data awan
Dalam dekad yang lalu, organisasi sering beralih daripada Membangunkan data awan. ekosistem secara point-to-point dan bukannya menggunakan mereka sebagai unit data awan yang padu. Menurut Gartner, menjelang 2024, separuh daripada penggunaan akan menjadi ekosistem yang kohesif dan bukannya penyelesaian titik bersepadu secara manual, yang telah menjadi kebiasaan bagi kebanyakan penggunaan sepanjang dekad yang lalu
2. Edge AI
Menurut Gartner, teknologi seterusnya mungkin akan bergerak ke tepi adalah kecerdasan buatan. Permintaan untuk edge AI semakin berkembang apabila perusahaan berusaha untuk memproses data lebih dekat ke titik penjanaan data untuk memberikan cerapan masa nyata yang boleh diambil tindakan. Keupayaan untuk menjalankan perisian AI di edge juga bermanfaat untuk pengendali dalam industri dengan keperluan privasi data yang ketat yang tidak membenarkan data dipindahkan ke pusat data atau ke luar negara
3. AI yang Bertanggungjawab
Bilangan organisasi yang semakin meningkat menggunakan kecerdasan buatan apabila mempertimbangkan pilihan beretika, yang dipanggil "AI yang bertanggungjawab." Konsep ini menumpukan pada pelbagai aspek cara model dilatih dan digunakan, dan memastikan pematuhan dengan langkah risiko dan pematuhan lain. Menurut ramalan Gartner, dengan populariti model pra-latihan, semakin ramai pembangun akan menganggap kecerdasan buatan yang bertanggungjawab sebagai kebimbangan sosial
4 Kecerdasan buatan berpusatkan data
Tumpuan pembangunan kecerdasan buatan Terdapat peralihan yang berlaku daripada. pendekatan berpusatkan kod kepada pendekatan berpusatkan data. Pengurusan data, data sintetik dan pelabelan data telah menjadi faktor utama dalam kejayaan pembangunan kecerdasan buatan. Menurut Gartner, menjelang 2024, 60% data AI akan dibuat secara sintetik untuk merangsang realiti, meningkat daripada 1% pada 2021
5 Mempercepatkan pelaburan AI
Memandangkan semakin banyak perniagaan sedang mencari untuk melaksanakan penyelesaian AI, pelaburan dalam. AI telah mencapai tahap tinggi dalam banyak industri dan dijangka akan terus meningkat pada tahun-tahun akan datang. Pelaburan dalam syarikat permulaan AI yang bergantung pada model asas dijangka mencecah $10 bilion menjelang akhir 2026
Atas ialah kandungan terperinci Gartner: Arah pembangunan utama pembelajaran mesin pada 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
