Digitrode

Хотя машинное обучение (МО) может показаться сложным и трудоемким для новых исследований в этой области, часто обратное справедливо для создания доказательства концепции (proof of concept или POC). Целью POC является быстрая демонстрация того, что приложение или идея осуществимы с помощью МО, что не нужно делать с нуля. Вместо того, чтобы обучать модель или создавать что-то совершенно новое, можно использовать существующие сторонние или открытые ресурсы (Open Source).

Мы обсудим, как использовать некоторые этапы при разработке модели POC. Мы получим руководство о том, как подходить к разработке, особенно с точки зрения того, когда использовать многочисленные доступные ресурсы в экосистеме МО, которые постоянно обновляются. В этой статье описываются некоторые ключевые инструменты, программные пакеты и предварительно обученные хабы моделей, которые помогают успешно построить МО POC.

Существует несколько типов нейронных сетей (NN). Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут «запоминать» данные и использовать прошлую информацию для выводов. В этой статье рекуррентные нейронные сети сравниваются с сетями прямого распространения (FFNN), которые не могут помнить, затем углубимся в концепцию обратного распространения во времени (BPTT) и завершим рассмотрением RNN с долговременной краткосрочной памятью (LSTM).

RNN и FFNN обрабатывают информацию по-разному. В FFNN информация перемещается напрямую из входного слоя в скрытые слои и в выходной слой. В результате FFNN не имеют памяти о предыдущих входах и бесполезны для прогнозирования будущего. Единственное использование прошлой информации в FFNN – это обучение. После обучения сети прошлая информация не учитывается. FFNN используются для задач классификации и распознавания.

Появление ChatGPT ознаменовало поворотный момент в развитии искусственного интеллекта (ИИ). Эта языковая модель покорила мир, продемонстрировав невероятный потенциал ИИ, способный произвести революцию в различных аспектах нашей жизни. Скорее всего, вы уже столкнулись с появлением чат-ботов с искусственным интеллектом и, вероятно, задаетесь вопросом, как они так быстро разрослись и куда они пойдут.

Сегодня мы рассмотрим развитие ChatGPT и исследуем его влияние на развитие искусственного интеллекта и разнообразных приложений в различных отраслях.

Неудивительно, что из-за ажиотажа вокруг машинного обучения (МО) и стремления преобразовать бизнес с его помощью не все проекты МО оказались успешными. Часто менталитет «решение прежде проблемы» приводит к плохо определенным требованиям и целям использования МО. Непонимание того, почему следует использовать МО, а также то, как это повлияет на бизнес-показатели, может привести к проверке концепции (ПК), которая отнимет драгоценное время и не принесет результатов.

Чтобы избежать этого, компании, стремящиеся внедрить МО в свои процессы или продукты, должны стремиться понять свою общую цель, а затем связать эту цель с соответствующими бизнес-показателями, используемыми для измерения текущего базового уровня, подготавливая почву для оценки эффективности МО в качестве ПК. работа продвигается. Наконец, соединение этих индикаторов с соответствующими метриками МО на основе задачи или варианта использования ПК и разработка краткой дорожной карты для направления исследований и разработок повысят вероятность успеха.

Как и в случае с любой другой темой, понимание основных терминов машинного обучения (МО) может помочь вам понять более сложные темы, необходимые для построения модели МО и позволить ей делать прогнозы. В данном материале обобщены несколько ключевых терминов, с которыми каждый может столкнуться при изучении искусственного интеллекта и машинного обучения.

Машинное обучение (МО) предполагает обучение компьютерной системы делать прогнозы на основе незнакомых данных. Это достигается за счет использования наблюдений системы во время обучения с использованием набора помеченных или немаркированных обучающих данных. Какой бы разнообразной ни была тема машинного обучения, в большинстве проектов машинного обучения есть много общего. В данной статье будут рассмотрены шаги, которые обычно встречаются в каждом проекте машинного обучения.

Слова «искусственный интеллект» (ИИ), «машинное обучение» (МО) и «алгоритм» слишком часто неправильно используются, путаются и понимаются неправильно. Они используются взаимозаменяемо, хотя имеют фиксированное значение. К сожалению, эти значения, если их не понять, могут внести путаницу в быстро развивающуюся область, которая и без того достаточно сложна. В данном материале мы рассмотрим в общем алгоритмы, искусственный интеллект и основы машинного обучения, что они собой представляют, как и где они используются, и почему каждый из них был создан. Мы начнем с алгоритмов, поскольку они составляют основу для ИИ и МО.

Искусственный интеллект (ИИ) проникает почти во все отрасли человеческой жизнедеятельности. От приложений, которые мы используем, таких как Google Maps, до автоматизации производства и параллельной парковки автомобилей, ИИ уже здесь, и он не исчезнет.

ИИ может стать новой нормой для систем, с которыми мы взаимодействуем и от которых зависим. Это означает, что это также станет нормой для разработчиков систем, которые хотят создавать современные и конкурентоспособные продукты. Но ИИ создает проблемы при проектировании для инженеров, традиционно обученных проектированию аналоговой и цифровой логики. К счастью, существуют устройства, библиотеки, средства обучения и средства разработки, которые помогут ускорить процесс обучения.

Если вы хотите начать работу с машинным обучением, вы можете быстро оказаться в растерянности из-за огромного количества различных платформ, предлагающих различные услуги и возможности в плане машинного обучения.

В данной статье вы познакомитесь с несколькими интересными (и бесплатными) платформами машинного обучения для различных приложений, чтобы вы могли быстро приступить к работе. Обратите внимание, что это лишь небольшой набор платформ, и основная цель статьи – дать вам обзорное представление, чтобы вы могли начать более эффективно проводить собственные исследования.

Основная проблема в TinyML заключается в том, как взять относительно большую нейронную сеть, иногда порядка сотен мегабайт, и заставить ее работать на микроконтроллере с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом минимальный бюджет мощности. С этой целью наиболее эффективным методом является квантование.

Эта статья даст базовое понимание квантования, что это такое, как оно используется и почему это важно.