Estás leyendo la publicación: Los 10 principales artículos sobre IA de abril de 2022: Hacia la IA
Boletín de inteligencia artificial (IA) de Towards AI #18
Hola a todos. Espero que todos estén bien. En este número, nos sumergimos en nuestros 10 artículos favoritos sobre IA publicados por nuestros colaboradores excepcionales en abril, incluidas algunas técnicas sólidas sobre validación cruzada, tendencias en IA, la infraestructura de las redes sociales a nivel empresarial y mucho más.
Noticias
Si no se ha enterado, recientemente anunciamos un emocionante inversión en Hacia la IA para expandir la plataforma de IA para la comunidad de IA. Tenemos muchos proyectos nuevos y emocionantes en preparación en Towards AI y esperamos hacer de Towards una plataforma esencial para la comunidad de AI. Nuestro objetivo es hacer que la IA sea más accesible y desempeñar un papel para garantizar que la IA beneficie a todos. Nuestro objetivo es construir una comunidad que democratizará el acceso a la IA facilitando el aprendizaje de la IA, la creación de herramientas de IA y el beneficio de la IA como no profesional. ¡Estén atentos para noticias emocionantes en el frente de la comunidad muy pronto!
Automatización de la gestión del sistema de inventario: Cubrimos una mirada interna a cómo Gather AI está construyendo el primer sistema de gestión de inventario verdaderamente autónomo y a gran escala del mundo. El sistema de Gather AI utiliza una flota de drones impulsados por su plataforma patentada Autonomy and Machine Learning.
Los diez artículos principales sobre IA de abril de 2022
Tendencias en IA: abril de 2022: Esto incluye un emocionante resumen mensual de artículos de investigación y noticias sobre aprendizaje automático, incluida la nueva GPU h100 de Nvidia, PaLM de 540 000 millones de parámetros de Google, Pathways, Kubric, Tensor Programs, arranque de razonamiento con razonamiento, la arquitectura dispersa totalmente MLP, animación de rostros con aprendizaje profundo. , y mucho más.
Tipos de validación cruzada y cuándo usarlos: Este artículo explica los métodos de validación cruzada más comunes, cuándo aplicarlos y por qué son esenciales, con código incluido. No pase por alto el resumen del autor sobre qué estrategia utilizar en diversas situaciones en la sección de conclusiones.
El método de validación cruzada de purga combinatoria: Hemos oído hablar de varias técnicas, pero la validación cruzada purgada es una de las menos apreciadas en Internet, a pesar de su importancia. Es un método de backtesting de series temporales con mucha robustez. Este artículo explica por qué los métodos de validación cruzada estándar fallan en las series temporales y cómo usar la validación cruzada depurada mientras se dominan las matemáticas básicas.
¿Cómo genera Google los resúmenes?: Google anunció resúmenes generados automáticamente en Google Docs en marzo de 2022. ¡Qué genial es eso! ¿Sabías que es una mezcla de algoritmos como el modelo PEGASUS y RNN y Transformer? Aprenda todo sobre el modelo basado en el aprendizaje automático detrás de la nueva función.
Transformadores: ¿Qué son y cómo puedo hacer uno?: ¿Te abrumó el material de los resúmenes generados automáticamente por Google? No se preocupe, lo tenemos cubierto. Este artículo proporciona una descripción general básica de los transformadores para tareas de NLP e instrucciones para crear un transformador para la generación de texto mediante PyTorch.
Dentro de la infraestructura de aprendizaje automático de LinkedIn: En esta era de las redes sociales, ¿quién no utiliza LinkedIn? Este estudio de caso revela detalles fascinantes sobre la infraestructura de aprendizaje automático de LinedIn y cómo se ha construido para manejar escenarios a gran escala.
Sugerencias para principiantes para comenzar con el aprendizaje automático de Azure: Este artículo proporciona una colección bien considerada de cosas que van bien con el DP-100 y el plan de estudios. El aprendizaje automático de Azure de Microsoft es un servicio en la nube que ayuda a los desarrolladores en sus esfuerzos de ciencia de datos. Incluye una variedad de herramientas para rastrear el progreso de su modelo, crear versiones de sus datos, implementar su modelo de manera segura y más. Esta es una lectura obligada si ha desarrollado o planea desarrollar sus modelos AI/ML en la nube.
Generación de texto con procesos de decisión de Markov: Los procesos de decisión de Markov se encuentran entre los métodos más eficientes para manejar secuencias, domarlas o usarlas como bloques de construcción para generar texto automáticamente. Este artículo presenta el tema y las imágenes educativas bellamente diseñadas, así como el código de implementación para facilitar el aprendizaje.
Todo sobre técnicas de ensamble: Otro chef-d’oeuvre gráfico para aprender varias técnicas de conjunto, como votar, apilar, embolsar y aumentar. También revela técnicas comúnmente pasadas por alto, como la votación fuerte y suave, la combinación y el plegado en K, el arranque, el pegado y el subespacio aleatorio.
Introducción a la distribución de Intel del kit de herramientas OpenVINO: Este artículo trata sobre OpenVINO, una herramienta de optimización de aprendizaje profundo. El kit de herramientas OpenVINO ofrece herramientas y bibliotecas que optimizan las redes neuronales mediante la aplicación de diversas técnicas, como poda, cuantificación y aceleración de la inferencia en un enfoque independiente del hardware para las arquitecturas Intel. Intel lanzó la actualización más importante del kit de herramientas desde su lanzamiento, que incluye más modelos de aprendizaje profundo, portabilidad de dispositivos y mayor rendimiento de inferencia con menos cambios de código.
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