Yazıyı okuyorsunuz: İhtiyacınız olan tek şey bu AI bülteni #6: Yapay Zekaya Doğru
İlk olarak dünyanın önde gelen yapay zeka ve teknoloji haber ve medya şirketi Towards AI’da yayınlandı. Yapay zeka ile ilgili bir ürün veya hizmet yaratıyorsanız sizi yapay zeka destekçisi olmayı düşünmeye davet ediyoruz. Towards AI’da yapay zeka ve teknoloji girişimlerinin ölçeklenmesine yardımcı oluyoruz. Teknolojinizi kitlelere ulaştırmanıza yardımcı olalım.
ile ortaklık kuracağımızı duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. MineRL Yarışması Birkaç hafta önce paylaşmıştık ve bir organizasyon düzenlemiştik. Sunucudaki sorular ve cevaplar MineRL yarışmasına katılan organizatörlerden/derin zihin araştırmacılarından/Açık AI VPG makale ekibinden biriyle.
Biz yaratırız bir anlaşmazlık kanalı böylece DeepMind/OpenAI’de çalışan herkese istediğiniz soruyu sorabilirsiniz; biz de bir sonraki podcast’imizde ve/veya röportajımızda sorulacak en ilginç soruları seçeceğiz. OpenAI veya DeepMind ile ilgileniyorsanız ancak orada çalışmanın ve hatta orada işe alınmanın nasıl bir şey olduğu hakkında fazla bir şey bilmiyorsanız, sohbete katılın ve sorunuzu sorun!
Yapay Zeka’da bu hafta neler oldu?
Bu hafta tonlarca heyecan verici haber var ama öne çıkan şey şu: DeepMind’dan yeni blog yazısı AlphaFold 2 modelinin bilim tarafından bilinen hemen hemen tüm proteinlerin yapılarını öngördüğünü duyurdular. Evet, doğru okudun. DeepMind, protein veri tabanını 200 kattan fazla genişleterek, diğer bilim adamlarının belirli proteinleri, ne yaptıklarını ve nasıl çalıştıklarını daha iyi anlamak için kullanacakları 200 milyondan fazla öngörülen yapıya genişleterek bilimsel araştırma ve keşifleri dünya çapında hızlandırarak yeni ilerlemeler yaratmanıza olanak tanır.
Bu, bilim camiası için büyük bir olay çünkü “AlphaFold’a yarım milyondan fazla araştırmacı erişti ve plastik kirlilikten antibiyotik direncine kadar gerçek dünyadaki önemli sorunlarda ilerlemeyi hızlandırmak için kullanıldı.” “, şimdi genişliyor. Modelin ikinci versiyonuyla bu bilgi tabanı 200 kat arttı.
En sıcak haberler
- DeepMind, bilim tarafından bilinen hemen hemen her kataloglanmış proteinin yapısını tahmin ettiDeepMind, bilim tarafından bilinen hemen hemen her kataloglanmış proteinin yapısını tahmin etti. AlphaFold veritabanını yaklaşık 1 milyon yapıdan 200 milyondan fazla yapıya kadar 200 kattan fazla genişletecek.
- DeepSpeed Compression – Hiçbir ücret ödemeden aşırı sıkıştırma ve nicemleme için şekillendirilebilir bir kitaplıkDerin öğrenme modellerinde sistem sıkıştırma ve optimizasyona yönelik bir çerçeve olan Microsoft Research’ün açık kaynaklı DeepSpeed Compression’ı, Daha fazlasını burada öğrenin.
- Mobil cihazlarda yapay zeka modelleri mi oluşturacaksınız? Bu sizin için olabilir!PyTorch kodu açtı PlayTorch uygulaması Mobil yapay zeka deneyimlerinin gelişimini kolaylaştırmak.
Haftanın en ilginç makaleleri.
- Görsel bir LEGO kılavuzunu makine tarafından yürütülebilir bir plana çevirinBir dizi manuel görüntüden montaj adımlarını yeniden oluşturan, yeni bir öğrenmeye dayalı çerçeve olan Manuelden Yürütülebilir Plan Ağı’na (MEPNet), bir LEGO kılavuzunu alır ve hedef şekli oluşturmak için yürütülebilecek yürütülebilir bir makine planı oluşturur. (yukarıdaki resme bakın).
- Video hareketli grafiklerle ses odaklı sinirsel jest rekreasyonuKlipler arasındaki geçerli geçişleri kodlayan yeni bir video hareket grafiği aracılığıyla bir referans videodaki klipleri bölüp yeniden birleştirerek, bir video ve ses kaynağından gelen hedef konuşma sesiyle eşleşen hareketlerle yüksek kaliteli bir videoyu yeniden oluşturan bir yöntem.
- Panoptik sahne grafiklerinin oluşturulması“Modelin katı sınırlayıcı kutular yerine panoptik bölümlemelere dayalı daha eksiksiz bir sahne grafiği temsili (yukarıdaki resme bakın) oluşturmasını gerektiren sorunlu yeni bir görev olan panoptik sahne grafiği (PSG) oluşturmayı tanıttılar” ve bunun birçok soruna neden olduğunu söylüyorlar. Topluluğun ilerlemesini takip edebilmesi için COCO ve Visual Genome’dan 49 bin iyi açıklamalı örtüşen görüntü içeren yüksek kaliteli bir PSG veri seti oluşturdular. Koda bak
Yapay Zekayı Birlikte Öğrenin! Topluluk bölümü
Haftanın meme’i!
Discord Topluluğu Öne Çıkan Gönderisi
Bir topluluk üyesi tarafından başka bir etkinlik düzenlendi! @Zakrz#2739 tarafından paylaşıldıCohere AI Hackathon’da dünyadaki en güçlü AI dil modellerinden birini oluşturma hedefiyle atölye çalışmaları, açılış konuşmaları ve mentorluk oturumları düzenleniyor.
19-21 Ağustos’ta gerçekleşecek etkinliğe katılın.
Haftanın AI Anketi!
Ne düşünüyorsun? Discord’daki tartışmaya katılın.
TAI Küratörlüğünde Bölüm
haftanın makalesi
Veri Biliminin Temelleri: Çoklu Bağlantı: Bu makale çoklu doğrusallığı açıklamaktadır. Çoklu bağlantı, anlaşılması gereken en kritik konu gibi görünmeyebilir ancak makine öğrenimi profesyonelleri için önemli bir genelleştirilmiş kavramdır. Bir ML modelinin tahmin için istatistiksel olarak anlamlı olan bağımsız değişkenleri bulma yeteneği, iki veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki yüksek korelasyon nedeniyle azalır. Yazar, çoklu bağlantı türleri, çoklu bağlantı nedenleri ve çoklu bağlantının tespiti ve yönetimi hakkında en sezgisel açıklamaları sunmaktadır.
Bu hafta 24 yeni makale yayınladık ve altı yeni yazarı platformumuza davet ettik. Bizim için Towards AI’da yazmakla ilgileniyorsanız, buradan kaydolun; editöryal politikalarımıza ve standartlarımıza uygunsa blogunuzu ağımızda yayınlayacağız. https://contribute.towardsai.net/
Lauren’ın DeepMind’ın AlphaFold 2 genişletmesine etik yaklaşımı
Ne inanılmaz bir ilerleme! AlphaFold 2, bilinen neredeyse tüm proteinlerin yapısını kataloglamıştır. Yeni yayınlanan bu veri kümesi herkese açık ve yakında Google Cloud Herkese Açık Veri Kümeleri aracılığıyla toplu olarak indirilebilecek.
Bu inanılmaz derecede heyecan verici ve etik sonuçları çok geniş ve çeşitli. Elbette, benzersiz genetik hastalıkların anlaşılması ve tedavi edilmesi, ekosistem sağlığı ve biyoçeşitlilik kaybının ele alınması ve gıda arzının iyileştirilmesi gibi bugün ve gelecekte karşılaştığımız en büyük acı nedenlerinden bazılarını azaltacak kanıtlanmış etkiler ve muazzam bir potansiyel var. . Bu durum kutlama ve iyimserlik için bir neden olsa da, veri tabanını kullanarak hedefe yönelik biyolojik silahların oluşturulması gibi, dikkate alınması ve azaltılması gereken suiistimal potansiyeli de mevcut. DeepMind’ın bu hafifletmenin neye benzeyeceğine karar vermesi gerekecek, ancak şu ana kadar ortaklıkları ve ilgili ilerlemeler olumlu sonuçlara doğru bir eğilim gösteriyor.
DeepMind’ın lansmanla ilgili blog yazısının sonundaki bir bölümü vurgulamak istiyorum:
“Matematiğin fizik için mükemmel bir tanımlama dili olması gibi, yapay zekanın da biyolojinin dinamik karmaşıklığıyla başa çıkmak için doğru teknik olabileceğine inanıyoruz. “AlphaFold bunun önemli bir ilk kanıtıdır ve çok daha fazlasının işaretidir.”
Bu benzetme, bu tahminlerin hayatın sırlarının mükemmel bir tercümesi olmadığını, aksine inanılmaz derecede faydalı bir araç olduğunu vurguluyor. Yalnızca netlik sağlamakla kalmaz, aynı zamanda bilginin dayandığı yaşamların hem takdir edilmesi hem de iyileştirilmesi için muazzam bir fırsat sağlar. Bu teknik kesinlikle umut verici!
İş teklifleri
Kıdemli Veri Bilimcisi @ Storytel (Avrupa’da uzaktan)
Makine Öğrenimi Operasyon Mühendisi @Storytel (Avrupa’da uzaktan)
Kıdemli Veri Mühendisi @Storytel (Avrupa’da uzaktan)
Kıdemli Bilgisayarlı Görme Mühendisi @ Neurolabs (Londra ve uzak)
Baş Makine Öğrenimi Mühendisi | Ürün AI @ Jasper.ai (Uzak)
Makine Öğrenimi Mühendisi @ Pist (Uzak)
Bu Yapay Zeka Haber Bülteni İhtiyacınız Olan Tek Şey #6, ilk olarak Towards AI on Medium’da yayınlandı; burada insanlar bu hikayeyi vurgulayarak ve yanıtlayarak konuşmaya devam ediyorlar.
Towards AI aracılığıyla yayınlandı
