» Håll dig ajour kring AI · En AI-skapad och ständigt föränderlig nyhetstidning om AI. Idag har vår robot sammanfattat 203 nyhetshändelser. Upptäck gärna vår kurs AI på jobbet förresten. «
PyTorch är ett öppen källkodsbibliotek för maskininlärning som utvecklats av Facebooks AI Research lab (FAIR). Det är skrivet i Python och baserat på Torch-biblioteket. PyTorch erbjuder två huvudsakliga funktioner: tensorberäkning med stark GPU-acceleration och byggande av djupa neuronnätverk. Biblioteket har en flexibel och effektiv design som gör det enkelt att använda och experimentera med. PyTorch har blivit populärt inom forskning och industri tack vare dess enkelhet, prestanda och användarvänlighet. Det används i många AI-projekt, inklusive bildigenkänning, naturlig språkbehandling och spelteori.
Senaste nytt kring PyTorch
Meta forskare introducerar Chameleon, en blandad modalitetsmodell
Meta forskare har presenterat Chameleon, en blandad modalitetsmodell som underlättar generering och resonemang med vävda text- och bildsekvenser, vilket möjliggör omfattande multimodellmodellering. Till skillnad från traditionella modeller använder Chameleon en enhetlig arkitektur och behandlar både modaliteter lika genom att tokenisera bilder likt text. Detta tillvägagångssätt, kallat tidig fusion, möjliggör sömlös resonemang över modaliteter men medför optimeringsutmaningar. Forskarna föreslår arkitektoniska förbättringar och träningsmetoder för att hantera dessa. Chameleon utvärderar sina textförmågor mot toppmodeller och uppnår konkurrenskraftiga resultat över olika uppgifter.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Open source-verktyg för generativ AI: potential och utmaningar
Open source-verktyg för generativ AI, som TensorFlow, Keras, PyTorch, GPT-2 och Unity-ML, möjliggör för användare att generera kreativa och nya resultat med hjälp av AI-algoritmer. Generativ AI är utformad för att skapa nytt och originellt innehåll eller data som inte har setts tidigare och kan användas för en rad uppgifter, inklusive bild- och textskapande, musikkomposition och videoproduktion. Open source-verktyg spelar en avgörande roll i AI-utvecklingen eftersom de ger tillgänglighet, uppmuntrar till innovation och samarbete, säkerställer transparens och minskar beroendet. Det finns flera typer av generativa modeller, inklusive variationella autoenkodare (VAE), generativa motståndsnätverk (GAN), begränsade Boltzmann-maskiner (RBM), dolda Markov-modeller (HMM), autoregressiva (AR) modeller, återkommande neurala nätverk (RNN), transformatorer, Gaussiska blandningsmodeller (GMM), Boltzmann-maskiner (BM) och motståndskraftiga autoenkodare (AAE).
Mästare i Generativ AI: Top 4 DataCamp kurser för 2024
Generativ AI, ofta kallad Gen AI, är ett spännande område inom artificiell intelligens som fokuserar på att skapa innehåll, bilder, musik och mer som efterliknar mänsklig kreativitet. DataCamp, en ledande onlineplattform för utbildning inom datavetenskap, erbjuder en mängd kurser anpassade för att bemästra Generativ AI. De fyra toppkurserna för 2024 inkluderar ´Introduktion till Deep Learning med Keras´, ´Introduktion till TensorFlow i Python´, ´Introduktion till Machine Learning med PyTorch´ och ´Oövervakad inlärning i Python´. Dessa kurser ger en solid grund i deep learning, TensorFlow, PyTorch och oövervakad inlärning - alla nödvändiga färdigheter för att utmärka sig inom Generativ AI 2024.
Python och Maskininlärning: Top Kurser För Jobbsökande
Under de senaste åren har efterfrågan på AI och maskininlärning ökat, vilket gör kunskaper inom maskininlärning allt viktigare för arbetssökande. Python har framträtt som det främsta språket för olika uppgifter inom maskininlärning. Denna artikel beskriver de bästa kurserna inom maskininlärning i Python, vilket ger läsarna möjlighet att förbättra sin kompetens, byta karriär och uppfylla rekryterares förväntningar. Kursen täcker grunderna i maskininlärningsalgoritmer och när man ska använda var och en av dem. Den lär ut hur man skriver Python-kod för att implementera tekniker som K-nearest neighbors (KNN), beslutsträd, regressions träd etc., och utvärdera samma. ´Machine Learning Specialization´ lär ut kärnkoncepten inom maskininlärning och hur man bygger verkliga AI-applikationer med hjälp av samma. Programmet av IBM erbjuder omfattande utbildning i maskininlärning och djupinlärning, och täcker nyckelalgoritmer och metoder som ensemble learning, survival analysis, K-means clustering, DBSCAN, dimensionality reduction etc. ´Machine Learning Scientist with Python´ hjälper till att förbättra ens Python-färdigheter som krävs för att utföra övervakad, oövervakad och djupinlärning. ´Introduction to Machine Learning´ täcker koncept som logistisk regression, flerlager perceptroner, convolutional neural networks, natural language processing etc., och visar hur de tillämpas i olika verkliga tillämpningar. Kursen lär också ut hur man implementerar dessa modeller med hjälp av Python-bibliotek som PyTorch. Denna kurs introducerar maskininlärningsbegrepp och visar hur man använder olika algoritmer för att lösa verkliga problem.
PyTorch introducerar TK-GEMM för att påskynda FP8-införande för stora språkmodeller
PyTorch har introducerat TK-GEMM, en optimerad Triton FP8 GEMM-kärna, för att tackla utmaningen att påskynda FP8-införande för stora språkmodeller (LLM) som Llama3 med hjälp av Triton-kärnor. Standard PyTorch-utförande kämpar ofta med overheaden för att starta flera kärnor på GPU: n för varje operation i LLM: er, vilket leder till ineffektivt införande. Forskarna siktar på att övervinna denna begränsning genom att utnyttja SplitK-parallellisering för att förbättra prestanda för Llama3-70B-införandeproblemstorlekar på Nvidia H100 GPU: er.
Mod att lära sig ML: Hantering av försvinnande och exploderande gradienter (Del 2)
I en ny del av serien ´Mod att lära sig ML´ diskuteras komplexa ämnen som aktiveringsfunktioner, viktinitialisering och batchnormalisering. Dessa ämnen görs tillgängliga och engagerande, mycket som en avslappnad konversation mellan en mentor och en elev. Serien är inspirerad av skrivstilen i ´Modet att vara ogillad´. Tillämpningarna av dessa koncept i PyTorch diskuteras också.
Maskininlärningsalgoritmer i Python: En guide
Guiden förklarar funktionen hos maskininlärningsmetoder och hur man implementerar dem i Python. Oavsett om man har grundläggande, mellanliggande eller avancerade kunskaper i maskininlärning kan man förstå dess algoritmer och principerna för deras funktion och implementering med Python. Maskininlärning och AI har blivit allt mer populära nyligen på grund av ökningen av kunder som efterfrågar moderna och pålitliga teknikprodukter. Maskininlärningsalgoritmer i Python anses vara ryggraden i dagens AI eftersom de går utöver klassiska programmeringstekniker och kan utföra innovativt och intelligent beslutsfattande. Dessa algoritmer fungerar som ett informationsbehandlingsgränssnitt mellan människor och maskiner, bearbetar data, identifierar mönster och gör förutsägelser genom införda snarare än explicit programmerade regler.
PyTorch lanserar ExecuTorch Alpha för att implementera AI-modeller på enheter med begränsade resurser
PyTorch har nyligen lanserat ExecuTorch Alpha för att lösa utmaningen med att implementera kraftfulla maskininlärningsmodeller, inklusive omfattande språkmodeller (LLM), på enheter med begränsade resurser, som smartphones och bärbara enheter. Tidigare krävde sådana modeller en betydande mängd beräkningsresurser, vilket gjorde deras implementering på enheter opraktiskt. Forskarna strävar efter att lösa behovet av att optimera modellkörningen på enheter med begränsade resurser samtidigt som prestanda och effektivitet bibehålls. ExecuTorch Alpha erbjuder en komplett arbetsflöde för att distribuera modeller på enheter, från modellomvandling till optimering och utförande. ExecuTorch Alpha gör det möjligt att använda små och effektiva modellkörningar på ett brett spektrum av enheter genom att fokusera på portabilitet och effektiv minneshantering.
Intel Core Ultra-processorer driver över 500 AI-modeller
Intel har meddelat att deras Core Ultra-processorer nu kan köra över 500 AI-modeller. Detta är ett resultat av Intels satsning på klient-AI, AI PC-transformation, ramverksoptimeringar och AI-verktyg, inklusive OpenVINO-verktygssats. De 500 modellerna kan användas över CPU, GPU och NPU och finns tillgängliga från populära branschkällor, inklusive OpenVINO Model Zoo, Hugging Face, ONNX Model Zoo och PyTorch. Dessa framsteg gör Intel Core Ultra-processorn till den snabbast växande AI PC-processorn hittills och den mest robusta plattformen för AI PC-utveckling.
Ökad tillgänglighet och etiska frågor kring deepfake-teknologi
Deepfake-teknologi, som refererar till syntetiska medier manipulerade eller genererade med hjälp av AI-algoritmer, har blivit alltmer tillgänglig för allmänheten. Ursprungligen var teknologin begränsad till forskningslaboratorier, men har nu blivit tillgänglig för alla med en internetanslutning och grundläggande programmeringskunskaper. Öppen källkod-plattformar som TensorFlow och PyTorch har spelat en avgörande roll för att demokratisera tillgången till deepfake-teknologin. Tekniken har dock också etiska implikationer, inklusive potentiell missbruk och manipulation, hot mot privatlivet och inverkan på offentliga diskurser. Det är viktigt med reglering och ökad medvetenhet för att hantera dessa utmaningar.
Artificiell intelligens revolutionerar branscher
Artificiell intelligens (AI) har revolutionerat industrier genom att möjliggöra intelligent automatisering, prediktiv analys och personliga tjänster. Företag anpassar alltmer omfattande lösningar som integrerar olika funktioner för att effektivt hantera komplexa problem. Exempel på omfattande AI-lösningar inkluderar AWS AI-tjänster, IBM Watson, Google Cloud AI, Microsoft Azure Cognitive Services, OpenAI, TensorFlow, PyTorch, H2O.ai, DataRobot och RapidMiner. Dessa verktyg kan komplettera varandra och användas i kombination för att skapa kraftfulla och omfattande AI-lösningar. Genom att utnyttja synergier mellan dessa bästa AI-verktyg kan organisationer skapa mer omfattande och kraftfulla AI-lösningar som uppfyller en rad användarfall och krav.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Artikeln beskriver hur man designar en konkurrenskraftig produkt baserad på Language Model (LLM) utan att vara tekniskt kunnig. Författaren, Daniel Sexton, beskriver sin egen erfarenhet av att skapa AI-programvara och hur tekniken har utvecklats sedan 90-talet. Han förklarar hur generativ AI har blivit mer populär tack vare framsteg som transformerarkitektur och ökad datorkraft. Artikeln går vidare med att diskutera framtiden för LLM och hur de kan tillämpas inom olika affärsområden. Sexton argumenterar för att generativ AI fungerar mer som ett stödjande lager snarare än en produkt som användaren interagerar med.
Hugging Face´s talardiarisering integreras med Amazon SageMaker
Talardiarisering är en viktig process inom ljudanalys som segmenterar en ljudfil baserat på talarens identitet. Hugging Face´s PyAnnote kan nu integreras med Amazon SageMaker för talardiarisering. Detta ger en omfattande guide för att distribuera talarsegmentering och klusterlösningar med SageMaker på AWS Cloud. Lösningen kan användas för applikationer som hanterar flertalig (över 100) ljudinspelningar. Hugging Face är en populär öppen källkodshubb för maskininlärningsmodeller. AWS och Hugging Face har ett partnerskap som möjliggör sömlös integration genom SageMaker med AWS Deep Learning Containers för träning och inferens i PyTorch eller TensorFlow.
Amazon Web Services fördjupade 25 aprilUpplåsning av djupinlärningens kraft: Varför det är avgörande att fördjupa sig i neurala nätverk
Att läsa vetenskapliga artiklar och böcker om djupinlärning kan hjälpa till att förstå detta ämne. Om ditt jobb involverar djupinlärning krävs mer än bara läsning. Djupgående läroböcker ger en strukturerad förståelse av grunderna, strukturen och de underliggande matematiska koncepten för neuroner. Litteraturen undersöker olika djupinlärningsalgoritmer, som konvolutionsnära nätverk (CNN), återkommande neurala nätverk (RNN) och generativa anti-nätverk (GAN). Djupinlärningsböcker innehåller ofta användbara exempel, kodsnuttar och övningar som låter läsarna tillämpa algoritmer från grunden eller använda populära program som TensorFlow eller PyTorch. Djupinlärningsområdet utvecklas snabbt, med nya tekniker, arkitekturer och analyser som framkommer regelbundet. Djupinlärningsböcker innehåller ofta datorvision, naturlig språkbearbetning och förstärkningsinlärning genom applikationer och fallstudier. Studenter som behärskar djupinlärningstekniker är mycket värdefulla inom områden som datavetenskap, maskininlärning och artificiell intelligens.
Intels Arc A770 16GB överträffar NVIDIA GeForce RTX 4060 i AI-prestanda
Med lanseringen av Metas nästa generations Llama 3 LLM visar Intel att övergripande AI-prestanda på Intel Arc A770 16GB gör den till bäst i klassen. Generativ AI och övergripande LLM-prestanda kommer att bli betydande element vid mätning av CPU- och GPU-prestanda de kommande åren. Intel jämför sin AI-prestanda mot NVIDIAs GeForce RTX 4060 8GB grafikkort, som är dess närmaste pris-konkurrent. Intels test inkluderar olika modeller som kör med IPEX-LLM, ett LLM-bibliotek för PyTorch. Detta bibliotek innehåller optimeringar för Intel-hårdvara och använder XMX AI-acceleration som finns på Arc-grafikkort för att öka prestanda. Med INT4 viktkomprimering, FP16-exekvering och en maxutgång på 1024 tokens överträffar Intel Arc A770 16GB GeForce RTX 4060 8GB när det gäller tokens-per-sekund-prestanda. Övergripande är prestandan upp till 70% snabbare på Arc A770 än GeForce RTX 4060.
Före detta OpenAI-forskare introducerar llm.c för att träna LLM-system
Andrej Karpathy, tidigare forskare på OpenAI, har introducerat llm.c, ett projekt som syftar till att träna LLM-system i ren C utan de tunga beroendena av PyTorch och cPython. llm.c-projektet, tillgängligt på GitHub, erbjuder ett enkelt sätt att implementera GPT-2-träning på CPU/fp32 med bara cirka 1 000 rader kod. En av de viktigaste fördelarna med llm.c är dess omedelbara kompilering och exekvering, vilket matchar prestandan för PyTorch-referensimplementationen. Karpathy planerar att portera llm.c till CUDA lager för lager, med målet att uppnå effektiv prestanda jämförbar med PyTorch men utan de tunga beroendena.
Tre viktiga principer för att utforma ett användarvänligt djupinlärningsramverk
Haifeng Jin, en bidragsgivare till Keras, delar de tre viktigaste principerna för programvarudesign han har lärt sig genom att bidra till Keras under flera år. Först och främst betonar han vikten av användarupplevelse för öppen källkodsprogramvara, exemplifierad av PyTorch och TensorFlow, som utvecklats av Meta och Google respektive. Trots teknisk överlägsenhet väljer användare ofta programvara baserat på användarupplevelse. Jin betonar vikten av att investera i användarupplevelse, vilket kan ge hög avkastning på investeringen. Han delar sedan de tre principerna: att utforma änd-till-ända arbetsflöden, att minimera kognitiv belastning och att prioritera interaktion över dokumentation.
AMD introducerar Versal Gen 2 SoCs med förbättrade AI-funktioner
AMD har introducerat sina nya Versal Gen 2 SoCs, som syftar till att tillhandahålla upp till 3x högre TOPs per Watt än deras första generation enheter. På CPU-sidan hävdar de att de ´nya högpresterande integrerade Arm CPU:erna´ ger upp till 10x mer skalär beräkning än tidigare Versal SoCs. Med Versal som kommer från deras Xilinx-förvärv fortsätter de att använda Arm SoCs och med Gen 2 SoCs använder de nu Cortex-A78AE processor cores. De nya SoCs har också en uppgraderad videokodningsenhet (VCU), DDR5/LPDDR5X minneskontrollers, 100G multi-rate Ethernet, PCIe Gen5 och andra uppgraderingar. AMD fokuserar verkligen på Versal Gen 2 för dess AI-funktioner framåt. Programvarustacken kommer att förbli öppen källkod och anställa AMD Vitis AI och andra befintliga komponenter och stödja TensorFlow, ONNX och PyTorch. AMD Versal Series Gen 2 kiselprover kommer att börja i H1´2025 följt av utvärderingskit i mitten av 2025 och sedan produktionssilikon förväntas inte förrän sent 2025.
Topp tio Python-bibliotek för AI-utveckling 2024
Python-bibliotek för maskin- och djupinlärning fortsätter att utvecklas 2024. TensorFlow är ett kraftfullt öppen källkods-bibliotek som underlättar numeriska beräkningar och accelererar maskininlärningsprocessen, ofta använt på Google. PyTorch är känt för sin anpassningsbarhet och användarvänlighet. Scikit-learn erbjuder tillgång till olika klassificerings-, regressions- och klusteringsalgoritmer och är utmärkt för datautvinning och analys. Keras underlättar snabbt experiment med djupa neurala nätverk. XGBoost är effektivt för storskalig datautvinning. LightGBM är framstående för att hantera stora mängder data. JAX kombinerar kraften i NumPy med automatisk differentiering och GPU/TPU-stöd. FastAI gör djupinlärning mer tillgänglig. Hugging Face Transformers-biblioteket erbjuder en imponerande samling förtränade modeller för NLP-uppgifter. OpenCV är ett gratis och öppen källkodsprogram för datorvision och maskininlärning.
NVIDIA lanserar Triton Inference Server för att revolutionera hanteringen av maskininlärningsmodeller
NVIDIA Triton Inference Server lanseras som en banbrytande plattform för att omforma begränsningarna i distribution och hantering av maskininlärningsmodeller. Triton kan kommunicera med flera djupinlärningsramar som TensorFlow, PyTorch och ONNX Runtime och kan översätta mellan dem. Triton ger företag möjlighet att distribuera AI utan begränsningar, och modeller kan samlas på en gemensam beräkningsplattform och dela resurser. Triton är en säker, skalbar och utbyggbar plattform där AI-modeller kan utföra uppgifter. Den stöder flera modeller och kan arbeta med olika AI-ramverk på samma server. Triton är också hårdvaruagnostisk, vilket gör den tillgänglig för företag av alla storlekar. Den har övervakning och intuitiva instrumentpaneler för att spåra modellprestanda.
Konkurrensen om de bästa AI-talangerna intensifieras när företag av alla storlekar strävar efter att skapa de bästa produkterna inom den blomstrande sektorn. Stora teknikföretag med stora bankkonton tycks för närvarande ha övertaget. Mustafa Suleyman, medgrundare till Googles DeepMind, lämnade nyligen sin startup Inflection AI för att leda Microsofts konsument-AI-avdelning som VD. Rekryterare påpekar att mindre företag och startups har svårt att anställa personal med tekniska och icke-tekniska AI-färdigheter, med vissa tech-chefer som tror att Big Tech pressar dem ut ur sektorn.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Lightning AI och Nvidia lanserar Thunder, en kompilator för att påskynda AI-träning
AI-utvecklingsplattformen Lightning AI, i samarbete med Nvidia, har lanserat Thunder, en kompilator för maskininlärningsramverket PyTorch. Thunder är utformad för att påskynda träningen av AI-modeller genom att använda flera GPU:er för att förbättra effektiviteten. Enligt Lightning AI kan Thunder uppnå upp till 40% snabbare träning av stora språkmodeller jämfört med ooptimerad kod. Thunder är öppen källkod och fritt tillgänglig under Apache 2.0-licensen. Lightning AI presenterade Thunder vid Nvidia GTC, och sedan dess har företaget avslöjat att Thunder kan vara lösningen på utmaningen att utnyttja GPU:er till deras fulla potential.
Globala marknadsrapporten för maskininlärningsramverk 2022-32
Globala marknadsrapporten för maskininlärningsramverk 2022-32 illustrerar den nuvarande marknadens tillstånd. Rapporten hjälper kunder att fatta kritiska affärsbeslut och belyser betydande marknadsfaktorer som uppmuntrar till marknadsandelstillväxt. Rapporten täcker också marknadsdynamik, branschspecifika finansiella ramverk och tekniska framsteg. Det förväntas att maskininlärningsramverksmarknaden kommer att fortsätta växa under de kommande decennierna, drivet av saker som ökad popularitet för sökmotoroptimering (SEO), tillämpning av digitala marknadsföringsstrategier och expansion av onlineföretag.
Diskussion på Reddit om utmärkta exempel på programvarudesign inom maskininlärning
En nylig diskussion på Reddit har belyst flera framstående maskininlärningsprojekt och deras programvarudesign. Användare föreslog ´Beyond Jupyter´, en guide för att förbättra mjukvaruarkitektur inom maskininlärning. ´Scikit-learn´ framhölls som ett exempel på intuitiv design tack vare dess fit/predict-paradigm. Inom datorseende föreslog en användare ´Easy Few-Shot Learning´, som gör det lättare att börja med klassificering av få-skottsbilder. Diskussionen framhävde också ´Google big_vision´ och ´nanoGPT´ som värdefulla resurser. Diskussionen har erbjudit en plattform för att undersöka väl genomtänkta maskininlärningskodbaser och lära sig om de vägledande idéer som gör dem framgångsrika.
AI-verktyg kan förbättra produktiviteten i Nigeria
AI-verktyg har potential att kraftigt öka produktiviteten i den nigerianska ekonomin. Meta planerar att lansera sin virtuella AI-assistent på WhatsApp, Messenger och Instagram för användare i Nigeria, Sydafrika och andra afrikanska länder. Jacaranda Health har utvecklat en AI-driven digital hälsovårdstjänst, PROMPTS, för att hjälpa gravida kvinnor i subsahariska Afrika. Med Metas stöd planerar Jacaranda att expandera PROMPTS till 1,3 miljoner kvinnor i regionen. Verktyget är baserat på Metas öppna källkod, Llama 2. För att AI ska ha en transformerande effekt i Nigeria måste verktygen anpassas till nigerianernas specifika behov. Meta har delat AI-teknologier som PyTorch och Llama och publicerat över 1000 AI-modeller och verktyg.
Orbis Research publicerar omfattande rapport om maskininlärningsramverk
En rapport från Orbis Research ger en omfattande översikt över branschen för maskininlärningsramverk, med statistik från 2022 till 2031. Rapporten undersöker marknadssegmentering, framtida exportmarknader, internationella allianser och framtida marknader. Den utvärderar industriella kapabiliteter, ekonomisk potential och framväxande globala centrum. Rapporten gör det lättare för investerare att fatta utbildade beslut om förväntade bidrag, årlig tillväxttakt och globala marknadskarakteristiker. Rapporten analyserar kvantitativa och kvalitativa data för att undersöka de ekonomiska och icke-ekonomiska faktorer som påverkar marknaden för maskininlärningsramverk.
Bästa Python-biblioteken för förstärkningsinlärning 2024
Python, en kraftfull resurs för maskininlärning och AI-utveckling, erbjuder en mängd bibliotek för förstärkningsinlärning. De mest framstående 2024 inkluderar TensorFlow, PyTorch, OpenAI Gym, Stable Baselines3, Ray RLlib, Dopamine och TRFL. TensorFlow, utvecklat av Google, fortsätter att vara populärt inom maskininlärningsgemenskapen. PyTorch, utvecklat av Facebooks AI Research Lab, har vunnit popularitet på grund av sin dynamiska beräkningsgraf och användarvänliga gränssnitt. OpenAI Gym är en toolkit utformad specifikt för att utveckla och jämföra förstärkningsinlärningsalgoritmer. Stable Baselines3, Ray RLlib, Dopamine och TRFL fortsätter också att vara viktiga verktyg för AI-utövare.
Jämförelse av MLOps-verktygen MLflow och ClearML
Artikeln jämför MLOps-verktygen MLflow och ClearML. MLOps, eller maskininlärningsoperationer, är en uppsättning metoder som effektivt och pålitligt distribuerar, hanterar och övervakar maskininlärningsmodeller i produktionsmiljöer. MLflow är en öppen källkodsplattform som förenklar maskininlärningslivscykeln, från experiment och utveckling till distribution och övervakning. ClearML är en banbrytande öppen källkodsplattform som revolutionerar hanteringen och orkestreringen av maskininlärningsexperiment. Slutsatsen är att valet mellan MLflow och ClearML i slutändan beror på behoven och komplexiteten i dina maskininlärningsprojekt.
Dagliga AI-uppdateringar: Inference.ai lanserar ChatGPU, Nasuni presenterar Nasuni IQ och Lightning AI samarbetar med AWS
Inference.ai, en ledande leverantör av GPU:er (Graphics Processing Unit) för AI-revolutionen, lanserar ChatGPU, ett nytt verktyg som ska ge klarhet kring inköp av GPU:er för AI-utbildning och inferens. Nasuni, en ledande hybridmolnlagringslösning, meddelade Nasuni IQ: dataintelligensfunktioner för att hjälpa företag att hantera, bedöma och förbereda sin ostrukturerade data-miljö för artificiell intelligens (AI). Lightning AI, skaparen av PyTorch Lightning och Lightning Studios, meddelade att det har undertecknat ett strategiskt samarbetsavtal (SCA) med Amazon Web Services, Inc. (AWS).
AMD utökar stödet för klientbaserad ML-utveckling med ROCm 6.0
AMD har tidigare meddelat stöd för AMD Radeon RX 7900 XT, XTX och Radeon PRO W7900 GPU:er genom AMD ROCm 5.7 och PyTorch. Nu utökar företaget sitt klientbaserade ML-utvecklingserbjudande på både hårdvara och mjukvarusidan med AMD RoCM 6.0. AI-forskare och ML-ingenjörer kan nu även göra sin utveckling på Radeon PRO W7800 GPU och Radeon RX 7900 GRE GPU. AMD fortsätter att komplettera sin lösningssats med stöd för ONNX-runtime. Användare kan nu göra inferenser på ett bredare spektrum av källdata på lokal AMD-hårdvara. AMD är engagerat i att fortsätta att utöka hårdvarustödet och lägga till fler funktioner till sin svit av maskininlärningsutvecklingslösningar över tid.
10 YouTube-kanaler för att lära sig Deep Learning gratis 2024
Deep Learning är ett snabbt växande område inom artificiell intelligens med potential att revolutionera hur vi interagerar med teknik. Med den ökande efterfrågan på Deep Learning-färdigheter finns det många resurser online för att hjälpa dig att lära dig detta spännande område. Här introduceras 10 YouTube-kanaler för att lära sig Deep Learning gratis 2024: 3Blue1Brown, Sentdex, Siraj Raval, Two Minute Papers, DeepLearning.TV, Data Camp, TensorFlow, PyTorch, Machine Learning Mastery och DeepMind. Dessa kanaler erbjuder en mängd resurser för att lära sig Deep Learning gratis, oavsett om du är nybörjare eller erfaren utövare.
Keras-teamet introducerar innovativa Gemma-modeller för att revolutionera AI
I den digitala åldern där artificiell intelligens (AI) och maskininlärning snabbt utvecklas, markerar introduktionen av Gemma-modellerna av Keras-teamet ett betydande framsteg. Denna nya familj av lättviktiga, toppmoderna öppna modeller, tillgängliga i KerasNLP-samlingen, kommer att förändra hur utvecklare och forskare närmar sig stora språkmodellsuppgifter. Med förmåga att köras på JAX, PyTorch och TensorFlow, exemplifierar Gemma mångsidighet och innovation inom AI. Gemma baseras på forskningen och tekniken bakom Gemini-modellerna, men med en ännu mer strömlinjeformad och effektiv design. Tillgänglig i 2B och 7B parameterstorlekar, handlar dessa modeller inte bara om deras lätta status; de medför framsteg som överträffar liknande och i vissa fall större modeller. KerasNLP API: s enkel tillgång till Gemma-modeller förenklar instansierings- och användningsprocessen, komplett med inbyggd tokenisering. Keras-teamet uppmuntrar användare att prova Gemma-modeller och dela sina finjusterade vikter på Kaggle Model Hub. Detta initiativ främjar inte bara en känsla av gemenskap bland AI-utövare utan påskyndar också demokratiseringen av AI-teknologier.
Fem viktiga tillämpningar av artificiell intelligens i dagens värld
Artificiell intelligens (AI) förändrar stora industrier och förändrar hur vi lever och arbetar. Denna artikel utforskar fem av de mest inflytelserika tillämpningarna av AI som är aktiva idag. Självkörande bilar, AI-drivna cybersäkerhetsverktyg, precisionsmedicin, smarta assistenter och bedrägeriförebyggande är de fem tillämpningarna som diskuteras. Varje tillämpning beskrivs i detalj, inklusive företag som är ledande inom varje område, de specifika AI-verktygen som används och de utmaningar som varje tillämpning står inför. Artikeln betonar också behovet av att etiskt hantera riskerna och begränsningarna med AI-teknologi.
Använda djupinlärning för att behandla och analysera ljuddata
Ljuddata är en typ av ostrukturerad data som innehåller information om ljudvågor, som kan användas för olika applikationer, som taligenkänning, musikgenerering, brusreducering och ljudklassificering. Djupinlärning, en undergrupp av maskininlärning, kan hantera stora och högdimensionella data, som ljuddata, och extrahera användbara funktioner och mönster från det. Denna artikel förklarar hur man använder djupinlärning för att bearbeta och analysera ljuddata. Följ dessa steg: datavoorberedning, modelbyggnad och modelimplementering.
Kumo.ai: Håller föredrag om utmaningarna med att producera grafisk inlärning i stor skala
Dulloor, grundande ingenjör på Kumo.ai, diskuterar företagets arbete med att tillämpa AI-drivna prediktiva analyser på relationsdata, den vanligaste formen av data i företag idag. Genom att använda grafisk inlärning på data i lager kan Kumo leverera högkvalitativa förutsägelser för en mängd olika affärsanvändningsfall. Dulloor ger en kort översikt över grafiska neurala nätverk (GNN) och förklarar deras fördelar jämfört med traditionell maskininlärning. Han diskuterar också hur Kumo GNN-plattformen, med PyG i kärnan, förenklar produktionen av GNN i mycket stor skala för företagsapplikationer.
Lär dig Python Data Science med dessa 10 måste-läsa böcker 2024
Python är ett populärt och mångsidigt programmeringsspråk inom data science. Oavsett om du är nybörjare eller expert finns det många böcker som kan hjälpa dig att lära dig nya färdigheter, utforska nya ämnen och förbättra din prestation. Här är 10 Python data science-böcker som du behöver läsa 2024, som täcker olika aspekter av dataanalys, maskininlärning, djupinlärning, naturlig språkbearbetning, datorseende och mer.
Jämförelse mellan M.Tech i datavetenskap och M.Tech i AI
I den ständigt utvecklande tekniklandskapet har avancerade examina blivit nödvändiga för individer som vill förbli konkurrenskraftiga i sina karriärer. Både M.Tech-program i datavetenskap och artificiell intelligens (AI) har blivit mycket populära. Båda fälten erbjuder spännande möjligheter och utmaningar. M.Tech i datavetenskap fokuserar på att utveckla kompetens inom programmeringsspråk som Python och R, statistiska tekniker och användning av avancerade verktyg för datahantering. M.Tech i AI fokuserar på att skapa intelligenta system som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens. Valet mellan M.Tech i datavetenskap och M.Tech i AI beror slutligen på individuella intressen, karriärmål och önskad kompetens.
Integrationen av artificiell intelligens (AI) verktyg har blivit oumbärlig inom olika branscher och sektorer. AI-verktyg sträcker sig från enkel automatiseringsprogramvara till sofistikerade neurala nätverk som kan utföra komplexa beslutsprocesser. AI-verktyg automatiserar repetitiva uppgifter, analyserar stora mängder data med precision, inspirerar till nya nivåer av kreativitet, hjälper organisationer att minska driftskostnader och förbättrar beslutsfattandet. De kan också anpassa upplevelser baserat på användarpreferenser och beteende, vilket förbättrar kundengagemang och tillfredsställelse. AI-verktyg driver innovation genom att möjliggöra utvecklingen av avancerade teknologier och lösningar inom olika områden.
Mod att lära sig ML: Hantera försvinnande och exploderande gradienter (Del 1)
I den senaste delen av ´Courage to Learn ML´-serien fokuserar vår elev och mentor på att lära sig två viktiga teorier om DNN-utbildning, gradientnedstigning och backpropagation. Deras resa började med att titta på hur gradientnedstigning är avgörande för att minimera förlustfunktionen. Nyfiken på komplexiteten att beräkna gradienter i djupa neurala nätverk över flera dolda lager, vände sig eleven sedan till backpropagation. Under denna fråga-och-svar-session ifrågasatte eleven vikten av att förstå dessa komplexa processer i en era av automatiserade avancerade djupinlärningsramar, såsom PyTorch och Tensorflow.
Skapa ett neuralt nätverk i Excel för att förstå AI/ML
Att skapa ett neuralt nätverk i Excel kan vara ett bra sätt att bygga en enkel version av de avancerade matematiska modeller som driver dagens djupinlärningsalgoritmer och de flesta av de senaste framstegen inom artificiell intelligens/maskininlärning (AI/ML). Medan neurala nätverk som utgör ryggraden i ledande AI-erbjudanden som OpenAI´s GPT, Google DeepMind och Anthropic Claude kräver kraftfull bearbetning och generellt byggs med hjälp av maskininlärningsverktyg, kan ett enkelt neuralt nätverk byggt i Excel demonstrera hur dessa modeller fungerar. Vi kommer att visa dig hur du skapar ett neuralt nätverk i Excel i sex steg för att ge dig en grundläggande förståelse för neurala nätverk och deras grundläggande implementering.
Topp 10 Linux-distributioner för AI-utveckling diskuteras
Artikeln diskuterar de tio bästa Linux-distributionerna för AI-utveckling. Ubuntu rekommenderas för dess stabilitet, omfattande programbibliotek och stöd för AI-verktyg och bibliotek. CentOS framhävs för sin kompatibilitet med en rad AI-ramverk och sin förmåga att effektivt hantera utvecklingspaket och filer. Fedora är populärt för sin innovation och inkludering av de senaste mjukvarupaketen. Debian är ett utmärkt val för konsekvent utveckling av AI-verktyg. Arch Linux är framstående för sin rullande utgåva. openSUSE Leap är användarvänlig och har flexibilitet att införliva de senaste teknologierna. Manjaro kombinerar funktioner från Arch Linux med en mer användarvänlig gränssnitt. KDE neon är baserat på Ubuntu med den senaste KDE Plasma-skrivbordsmiljön. Gentoo låter utvecklare anpassa och optimera sin miljö. Deepin Linux är baserat på Debian och erbjuder ett användarvänligt gränssnitt.
Meta lanserar Code Llama 70B, ett avancerat AI-modell för kodgenerering
Meta har släppt Code Llama 70B, en förbättrad version av sin AI-modell för kodgenerering. Modellen, som är öppen källkod, har 70 miljarder parametrar och kan skriva kod på C++, Java, PHP och Python. Code Llama 70B är byggd på toppen av Llama, en AI-modell med 175 miljarder parametrar. Modellen är tillgänglig för forskare och utvecklare att ladda ner gratis och kan användas på plattformar som Hugging Face eller PyTorch. Meta har också bekräftat att vissa av dessa framsteg kommer att inkluderas i den kommande Llama 3 och framtida modeller.
Hitta den perfekta bärbara datorn för B.E. CSE-studenter specialiserade på AI och ML
För B.E. CSE (datavetenskap och teknik) studenter specialiserade på artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) är en kraftfull och pålitlig bärbar dator nödvändig. Viktiga överväganden inkluderar prestanda, minne, GPU, lagringsutrymme, skärm, portabilitet, batterilivslängd, anslutning, byggkvalitet och operativsystem. En dator med en robust processor som Intel Core i7 eller AMD Ryzen 7, minst 16 GB RAM, dedikerad GPU som NVIDIA GeForce eller Quadro-serien, snabb SSD och stor HDD, högupplöst skärm, balans mellan prestanda och mobilitet, lång batterilivslängd, bra anslutningsmöjligheter, hållbar konstruktion och val av operativsystem baserat på personliga preferenser och specifika programkrav rekommenderas.
Topp 10 AI-baserade programvarulösningar för ingenjörer
Artikeln listar de tio bästa AI-baserade programvarulösningarna för ingenjörer. TensorFlow, utvecklad av Google, är en öppen källkodsram för maskininlärning som används för olika AI-applikationer. PyTorch är en annan populär ram för djupinlärning. Scikit-learn är ett maskininlärningsbibliotek för Python. Jupyter Notebooks är en webbapplikation för att skapa och dela dokument med livekod. Keras är ett högnivå-API för neurala nätverk. IBM Watson Studio är en plattform för AI och datavetenskap. Microsoft Azure Machine Learning är en molnbaserad tjänst för att bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller. GitLab Auto DevOps integrerar CI/CD-praxis med inbyggd automation. Amazon SageMaker är en fullt hanterad tjänst av AWS för att bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller. DeepCode använder maskininlärning för att analysera kod och ge förslag på förbättringar.
Bästa programmeringsspråken för maskininlärning 2024
Välja rätt programmeringsspråk är avgörande för de som aspirerar på att arbeta med maskininlärning (ML). Python är det obestridda valet med sin användarvänlighet, omfattande bibliotek som TensorFlow och PyTorch, och livliga community. R är utmärkt för dataanalys och visualisering, medan Java är pålitligt för skalbara, företagsklara ML-applikationer. Julia är ett växande språk med exceptionell hastighet och kraftfulla vetenskapliga beräkningsförmågor. C++ är idealiskt för beräkningsintensiva uppgifter som djupinlärning, medan JavaScript vinner mark med webbaserade ML-applikationer.
Python har framträtt som den oomtvistade mästaren inom dataanalys och maskininlärning, tack vare dess enkelhet, mångsidighet och robusta ekosystem av bibliotek. Python är lätt att lära sig och lättläst, vilket gör det till ett idealiskt startpunkt för de som vill utforska datahantering och analys. Python har också ett rikt ekosystem av bibliotek och ramverk, som Pandas för datahantering, NumPy för numerisk databehandling och Matplotlib för visualisering. Python är ett öppet källkodsprojekt, vilket innebär att organisationer kan använda det utan att behöva betala licensavgifter. Detta, tillsammans med Pythons robusta funktioner, gör det till ett strategiskt och ekonomiskt val för företag som investerar i dataanalys och maskininlärning.
Introduktion till generativ AI för nybörjare: En omfattande guide
Generativ AI är en underkategori av artificiell intelligens som fokuserar på att skapa innehåll, såsom text och bilder, genom att lära sig från befintliga data. Den använder djupinlärningstekniker för att generera nya, realistiska resultat. Generativ AI innefattar ofta språkmodeller, som GPT (Generative Pre-trained Transformer), kända för sina förmågor att generera och förstå språk. Generativa AI-verktyg inkluderar TensorFlow och PyTorch, och det finns kurser tillgängliga på plattformar som Coursera och Udacity för de som är intresserade av att lära sig mer.
Utforska 10 fantastiska open source AI-lösningar och verktyg
AI har integrerats smidigt i olika sektorer, och dess utveckling har i stor utsträckning påverkats av open source-gemenskapen. I denna artikel utforskas 10 anmärkningsvärda open source AI-lösningar och verktyg. 1. TensorFlow: Utvecklad av Google, är TensorFlow en open source-maskininlärningsram som används för att bygga och distribuera AI-applikationer. 2. PyTorch: PyTorch är en annan populär open source-maskininlärningsram, underhållen av Facebooks AI Research lab (FAIR). 3. Scikit-learn: Scikit-learn är ett mångsidigt open source-maskininlärningsbibliotek för Python. 4. Keras: Keras är ett open source högnivå neuralt nätverks-API skrivet i Python. 5. OpenCV: OpenCV, även känt som Open Source Computer Vision Library, är ett open source-programbibliotek som fokuserar på datorvision och maskininlärning. 6. OpenAI: OpenAI, känd för banbrytande NLP-framsteg, introducerar Codex. 7. Rasa: Rasa är ett främsta val för att skapa konversationell AI, särskilt chatbots. 8. GitHub: GitHub är toppen inom samarbetsprogrammering. 9. ai: H2O.ai´s AI Cloud Platform utmärker sig som ´den snabbaste, mest exakta AI-plattformen på planeten´. 10. Amazon Web Services (AWS): För de som söker en bekant kodningsmiljö med gratis AWS-åtkomst och lagring av resultat.
Framtiden för AI: Topp 10 AI-verktyg som kommer att dominera 2024
Artikeln utforskar de topp 10 AI-verktygen som förväntas forma framtiden och revolutionera branscher under 2024. OpenAI GPT-4, som bygger vidare på framgången från sin föregångare, står i frontlinjen för naturligt språkbearbetning. TensorFlow 3.0 fortsätter att vara en kraftfull aktör inom AI-gemenskapen och förväntas släppa avancerade funktioner för maskininlärning och utveckling av djupa neurala nätverk. PyTorch 1.10 har framträtt som en favorit bland maskininlärningsutövare och väntas höja ramverkets kapabiliteter. IBM Watson Studio erbjuder en omfattande plattform för dataforskare och AI-utvecklare.
Datavetare utvecklar verktyg för att ´förgifta´ AI-modeller
Forskare vid University of Chicagos Glaze Project har utvecklat ett mjukvaruverktyg kallat Nightshade. Verktyget kan användas av konstnärer för att ´förgifta´ AI-modeller som tränas på deras verk. Nightshade använder maskininlärningsramverket PyTorch för att identifiera vad som finns i en bild och lägger till en tagg som ändrar bilden på pixelnivå. Detta kan få AI-modeller att felkategorisera objekt. Forskarteamet rekommenderar konstnärer att använda Nightshade och Glaze samtidigt för ´anfall´ och ´försvar´.
MathWorks diskuterar AI-lösningar på Edge och hur de hanterar dem
MathWorks, ledande utvecklare av matematisk beräkningsmjukvara, diskuterar kring AI-lösningar på Edge och hur företaget hanterar dem. Prashant Rao, chef för applikationsingenjörer på MathWorks India, nämner att primära drivkrafter för AI på Edge inkluderar utveckling av kraftfullare mikrokontrollers och digitala signalprocessorer, användning av GPU:er för att träna och köra AI-modeller och framsteg inom modellkomprimeringstekniker. Utmaningar med att implementera AI på Edge inkluderar begränsad beräkningskraft och minnesbegränsningar av Edge-enheter, behovet av effektiv modellkomprimering utan betydande noggrannhetsförlust och komplexiteten att distribuera och integrera AI-modeller i Edge-infrastrukturen. MathWorks hanterar dessa utmaningar genom att tillhandahålla verktyg och arbetsflöden som hjälper ingenjörer att välja och träna effektiva AI-modeller, tillämpa modellkomprimeringstekniker och generera optimerad kod som kan distribueras på Edge-enheter.
Maskininlärningsramverksmarknaden upplever betydande tillväxt
Maskininlärningsramverksmarknaden upplever en betydande tillväxt, drivet av faktorer som förändrade konsumentpreferenser, tekniska framsteg och skiftande regulatoriska landskap. Marknadsaktörer anpassar strategiskt sina erbjudanden för att möta konsumenternas föränderliga behov, vilket främjar en konkurrenskraftig miljö som är mogen för innovation och expansion. Konkurrenslandskapet på maskininlärningsramverksmarknaden präglas av en mångfald av aktörer som tävlar om marknadsandelar. Nyckelindustriledare, samt framväxande uppstartsföretag, deltar aktivt i strategiska initiativ som fusioner, förvärv och samarbeten för att stärka sin position. Marknaden upplever intensiv konkurrens driven av faktorer som produktdifferentiering, prissättningsstrategier och betoning på forskning och utveckling för banbrytande innovationer.
Nightshade – Ett verktyg för att skydda konstnärers verk från olicensierade AI-modeller
Det banbrytande verktyget Nightshade har utvecklats av datorforskare vid University of Chicago för att skydda konstnärers kreativa verk från olicensierade AI-modeller. Nightshade ger konstnärer möjlighet att ´förgifta´ AI-modeller som försöker träna på deras konstverk utan tillstånd. Verktyget använder ramverket PyTorch för att identifiera innehållet i en bild och applicerar sedan en subtil men transformerande tagg på pixelnivå, vilket får bilden att se annorlunda ut för AI-modeller jämfört med det mänskliga ögat. Nightshade är det andra verktyget som erbjuds av Glaze-projektet, efter introduktionen av Glaze, ett verktyg utformat för att ändra den digitala konstens stil och förvirra AI-träningsalgoritmer.
Andra upplagan av ´Machine Learning Engineering with Python´ erbjuds gratis
Den andra upplagan av ´Machine Learning Engineering with Python´ är en praktisk guide för MLOps och ML-ingenjörer för att bygga lösningar på verkliga problem. Boken tar ett exempelbaserat tillvägagångssätt för att hjälpa dig utveckla dina färdigheter och täcker tekniska koncept, implementeringsmönster och utvecklingsmetoder. Den utforskar de viktigaste stegen i ML-utvecklingslivscykeln och skapar en egen standardiserad ´modellfabrik´ för träning och omskolning av modeller. Denna upplaga går djupare i alla aspekter av ML-ingenjörskonst och MLOps, med betoning på de senaste open-source och molnbaserade teknologierna.
Viktiga verktyg för start-ups att blomstra 2024
I start-up-världen 2024 är rätt verktyg avgörande för framgång. Produktivitets- och samarbetsplattformar som Teamly, Trello och Slack underlättar effektivt fjärrarbete. Digitala marknadsföringsverktyg som Google Analytics, SEMrush, Moz Pro, Hootsuite, Buffer, Sprout Social, Mailchimp och SendinBlue hjälper till att skapa en digital fotavtryck och engagera publik. Ekonomisk förvaltning stärks av QuickBooks, FreshBooks, Invoice Ninja, Wave, Gusto och ADP. Framväxande tekniker som AI och ML, med verktyg som IBM Watson, Google AI Platform, TensorFlow och PyTorch, erbjuder datadrivna insikter. Blockchain och IoT-verktyg som Ethereum och Arduino ger säkerhet och anslutning. I grund och botten är rätt verktyg, i linje med mål och framväxande tekniker, de vägledande stjärnorna för start-ups 2024.
En omfattande guide till att bygga dina egna AI-drivna spel
Artificiell intelligens (AI) omvandlar spelindustrin och möjliggör skapandet av mer engagerande och verklighetstrogna spel. Det finns flera AI-verktyg och plattformar som kan användas för att skapa egna AI-spel, även utan kodningsfärdigheter eller tidigare erfarenhet. Detta inkluderar Ludo.ai för att generera spelidéer, Leonardo AI för att skapa speltillgångar, Rosebud AI för att bygga spelnivåer, PyTorch och EfficientNet för att lägga till spellogik och Looker för att publicera och dela spelet.
Neograd: Ett nytt ramverk för djupinlärning utvecklat med Python och NumPy
Neograd är ett nytt ramverk för djupinlärning som har utvecklats från grunden med Python och NumPy. Detta ramverk syftar till att förenkla förståelsen av kärnkoncept inom djupinlärning, som automatisk differentiering, genom att erbjuda en mer intuitiv och läsbar kodbas. Neograd har en rad funktioner som gradientkontroll och en PyTorch-liknande API. Till skillnad från större ramverk som PyTorch eller TensorFlow, gör neograds rena Python-implementering det mer tillgängligt för nybörjare och ger en tydlig förståelse för de underliggande processerna.
Felfelsdiagnos med hjälp av EfficientnetV2-nätverk och överföringsinlärning
Ett forskningspapper från Sydostuniversitetet presenterar användningen av ett EfficientnetV2-nätverk integrerat med LECA för felanalys. Datasetet, som erhölls från en drivtränssimulator, användes för att träna modellen. Varje feltyp består av 800 prover, uppdelade i en träningsuppsättning och en valideringsuppsättning i en 4:1-förhållande. Vågtransform används för att bearbeta vibrationssignaler, kartlägga den ursprungliga signalen till 2D-utrymme. Experimentet utfördes under Ubuntu 18.04 operativsystem, med hjälp av Python 3.8 och Pytorch 1.8 ramverk. Det kördes på en dator med en Intel Xeon Gold 6330-processor och en NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU. Resultaten visar att LECA-EfficientNetV2 har den bästa diagnostiska prestandan jämfört med andra metoder. Dessutom visar resultaten att överföringsinlärning kan uppnå hög noggrann felanalys för ostränade små prover.
Top 10 AI-jobb som förväntas vara mest efterfrågade 2024
Artificiell intelligens (AI) är ett av de snabbast växande och mest inflytelserika teknikområdena på 21-talet. AI-applikationer förvandlar olika industrier som hälso- och sjukvård, utbildning, finans, cybersäkerhet och mer. Här är de tio bästa AI-jobben för 2024: 1. Maskinlärningsingenjör 2. Datavetare 3. AI-forskningsvetenskapsman 4. AI-etikkonsult 5. Robotingenjör 6. AI-produktchef 7. AI-lösningsarkitekt 8. Mjukvaruingenjör 9. Dataanalytiker 10. Datorseendeningenjör.
Utvecklarguide för att bygga AI med maskinintelligens
Artificiell intelligens (AI) har blivit ett buzzword inom teknikindustrin, med potential att revolutionera olika sektorer. Att förstå grunderna i maskinintelligens är avgörande för att bygga AI-system som kan lösa komplexa problem och fatta intelligenta beslut. Maskinintelligens, även känd som maskininlärning, är en delmängd av AI som fokuserar på att skapa algoritmer och modeller som gör det möjligt för datorer att lära av data och göra förutsägelser eller beslut utan explicit programmering. Utvecklare spelar en avgörande roll i att bygga maskinintelligenssystem. De ansvarar för att välja och implementera lämpliga algoritmer, förbehandla data och finjustera modellerna för att uppnå optimal prestanda.
Apple har introducerat MLX, en öppen källkodsram som syftar till att ge AI-utvecklare möjlighet att effektivt utnyttja kapabiliteterna hos Apple Silicon-chips. MLX, som utvecklats av Apples AI-forskningsteam, innehåller verktyg som möjliggör skapandet av avancerade modeller, inklusive chatbots, textgenerering, taligenkänning och bildgenerering. MLX skiljer sig från Apples tidigare ramverk, CoreML, genom att det är mer inriktat på utveckling av AI-modeller på Apple Silicon. Detta markerar Apples inträde i det expanderande området för generativa AI, ett område som för närvarande domineras av teknikjättar som Microsoft och Google.
Guide för att studera Artificiell Intelligens 2024
Artificiell intelligens (AI) är ett snabbt växande fält med hög efterfrågan på AI- och maskininlärningsspecialister. AI är en del av datavetenskapen som skapar eller studerar intelligenta maskiner. Dessa maskiner kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens, som förmågan att resonera. AI har olika undergrupper som maskininlärning och djupinlärning. Om du vill studera AI 2024 bör du först behärska grundläggande färdigheter som matematik och statistik. Därefter bör du utveckla specialistfärdigheter inom statistik, matematik, programmering, datastrukturer, datamanipulation, datavetenskap, maskininlärning och djupinlärning. Kunskap i Python och R är också avgörande. DataCamp är en ledande AI-lärplattform som erbjuder interaktiva kurser för blivande dataforskare.
OML-biblioteket löser storskaliga klassificeringsproblem i maskininlärning
I maskininlärning är hanteringen av storskaliga klassificeringsproblem där många klasser finns men med begränsade prover per klass en betydande utmaning. Detta är vanligt inom områden som ansiktsigenkänning, återidentifiering av individer eller djur, igenkänning av landmärken och sökmotorer för e-handelsplattformar. Open Metric Learning (OML) biblioteket, utvecklat med PyTorch, löser detta komplexa problem. OML skiljer sig genom att erbjuda en skräddarsydd lösning för verkliga tillämpningar. Det betonar praktiska användningsfall över teoretiska konstruktioner, med fokus på scenarier som att identifiera produkter från olika kategorier.
AI-teknologi för startups: En guide till framgång
För att dra nytta av artificiell intelligens (AI) i en startup, krävs en grundlig utvärdering av företagets kärnidentitet och en förståelse för vilka AI-lösningar som passar bäst för verksamheten. AI kan bidra till att effektivisera verksamheten, erbjuda djupare datainsikter, förbättra användarupplevelsen eller till och med avslöja nya intäktsmöjligheter. Väl valda AI-verktyg kan till exempel hjälpa till att anpassa kundinteraktioner baserat på dataanalys, förutse marknadstrender eller optimera leveranskedjeprocesser. AI bör inte ses som ett isolerat element, utan som en integrerad del av företagets övergripande affärsstrategi.
Framtida karriärvägar: Data Scientist mot ML Engineer i 2024
Data Science och Machine Learning (ML) fortsätter att utvecklas och erbjuder spännande karriärmöjligheter. Två centrala roller är Data Scientists och ML Engineers. En Data Scientist kombinerar kunskap inom matematik, statistik, programmering för att extrahera insikter från data. En ML Engineer är expert på att designa, implementera och underhålla maskininlärningssystem. Trots att båda rollerna arbetar med data och drar nytta av maskininlärningstekniker, finns det tydliga skillnader i deras roller, ansvarsområden och perspektiv. Båda karriärerna erbjuder belönande karriärvägar med många tillväxtmöjligheter.
Avslöjar toppen av AI: En omfattande guide till de bästa verktygen
Artikeln ger en översikt över de snabba framstegen inom AI-teknik och betydelsen av AI-verktyg inom olika branscher. Populära verktyg för Natural Language Processing (NLP) såsom SpaCy, NLTK och Transformers presenteras, liksom realtidsapplikationer som chattbotar och sentimentanalys. Maskininlärningsramverk som TensorFlow och PyTorch jämförs och framgångsrika projekt som använder dessa ramverk diskuteras. Andra verktyg och plattformar som tas upp inkluderar OpenCV, OpenAI Gym, Google AutoML, H2O.ai, GPT-3, BERT, Tableau, Power BI, UiPath, Automation Anywhere, Google´s Speech-to-Text och Sphinx.
Apple öppnar MLX maskininlärningsramverk för att förbättra effektivitet och hastighet
Apple har öppnat sin MLX-maskininlärningsramverk för att förbättra effektivitet och hastighet i maskininlärning. Företaget har släppt MLX under en öppen källkods MIT-licens. Ramverket stöder språkträning, bild- och textskapande och taligenkänning. MLX kan dra nytta av det enhetliga minnessystemet i M1 och M2 generation chips, vilket innebär att operationer kan utföras på arrayer som hålls i minnet av antingen CPU eller GPU, utan att data behöver flyttas från en till en annan. Detta kan spara tid, särskilt med tanke på den högt iterativa naturen av ML-beräkningar. MLX stöder ´lata beräkningar´, vilket innebär att den bara materialiserar en dataarray när det är nödvändigt.
Lär dig att skapa din egen AI-app från grunden med hjälp av de senaste teknologierna och verktygen
Att skapa en AI-app från grunden kan verka skrämmande, men med rätt inställning och verktyg blir det en spännande och genomförbar uppgift. Nyckelstegen inkluderar att definiera ditt mål och omfattning, skaffa nödvändiga färdigheter och kunskaper, välja rätt ramverk och verktyg, samla in och förbereda data, träna din AI-modell, integrera med användargränssnittet, testa och validera, distribuera, övervaka och optimera samt hålla dig informerad och iterera. Python är ett populärt val för AI-utveckling på grund av dess enkelhet och ett stort ekosystem av bibliotek som TensorFlow och PyTorch.
Lightning AI lanserar Lightning AI Studios för AI-utveckling
Lightning AI, företaget bakom PyTorch Lightning, har annonserat lanseringen av Lightning AI Studios. Detta är resultatet av tre års forskning i nästa generations utvecklingsparadigm för AI-eran. Lightning Studios är molnbaserade virtuella miljöer där AI-forskare och utvecklare kan koda i webbläsaren eller från sina bärbara datorer för att utveckla och skicka AI tillsammans. Lightning AI Studios har redan börjat användas av enskilda utvecklare, startups, medelstora företag och Fortune 100-företag. Användare kan börja gratis utan ett kreditkort.
Lightning AI lanserar ny studio för att förenkla utvecklingen av AI-modeller
Lightning AI, leverantören bakom det populära öppna källkods Python-biblioteket Pytorch Lightning, har lanserat en ny AI-studio som gör det lättare för utvecklare att bygga, träna och utveckla AI-modeller i molnet. Lightning AI Studios, som avtäcktes den 13 december, är en allt-i-ett-plattform som förenar olika utvecklarverktyg på ett ställe så att användare inte behöver växla mellan olika system vid utveckling av AI-modeller. Studion låter utvecklare skala från CPU:er till GPU:er och använda inbyggda verktyg samt bygga och distribuera sina verktyg var som helst, oavsett om det är på deras moln, en lokal GPU-kluster eller Lightning AI:s moln.
Apple lanserar nytt ramverk för att underlätta utveckling av AI-modeller
Apple har lanserat ett nytt ramverk, MLX, för att hjälpa utvecklare att skapa generativa AI-modeller som är optimerade för att köras på Apple-silikon. Ramverket, som är byggt på Apples befintliga Core ML-ramverk, är öppen källkod och släppt på GitHub i syfte att påskynda dess utveckling. MLX är avsett att göra det enklare för utvecklare att bygga AI-drivna appar, och är optimerad för prestanda och effektivitet. Det inkluderar verktyg för att skapa och träna ML-modeller, ett bibliotek med förtränade ML-modeller och verktyg för att integrera användargränssnitt med ML-modeller. MLX är nu tillgängligt i Xcode 13 beta.
Översikt över dataanalys och maskininlärning
Dataanalys och maskininlärning är två nära relaterade områden som har fått mycket uppmärksamhet på senare år. Båda dessa fält kretsar kring analys och tolkning av stora datamängder för att extrahera värdefulla insikter. Dataanalys fokuserar på att förstå komplexa datamängder och extrahera meningsfull information från dem. Det involverar en kombination av statistisk analys, datavisualisering och domänexpertis för att upptäcka mönster och trender. Maskininlärning är en delmängd av artificiell intelligens (AI) som fokuserar på att utveckla algoritmer och modeller som gör det möjligt för datorer att lära sig och göra förutsägelser utan att vara explicit programmerade. Det bygger på idén att träna algoritmer på historiska data för att göra exakta förutsägelser eller beslut i framtiden.
AI-programvara: Evolution, tillämpningar och etiska överväganden
Artificiell intelligens (AI) är en omvandlande kraft som omformar industrier och omdefinierar problemhantering. AI-programvaran driver denna revolution, och ger effektivitet, noggrannhet och intelligens till olika tillämpningar. AI-programvaran har utvecklats från regelbaserade system till maskininlärning, vilket möjliggör komplexa uppgifter som bildigenkänning och naturlig språkbearbetning. AI-programvara används i olika sektorer, inklusive hälso- och sjukvård, företag, bilindustrin och finans. Medan vi låser upp kraften i AI-programvara, kommer etiska överväganden till framkant, inklusive snedvridning i algoritmer, integritetsproblem och AI: s samhällspåverkan. Framtida trender formar AI: s framtid, inklusive förklarbar AI, Edge AI och federerat lärande.
Apple lanserar MLX, en ny ramverk för maskininlärning
Apple har nyligen lanserat en ny ramverk för maskininlärning, MLX, utformad särskilt för Apple-silikon. Ramverket är inspirerat av befintliga ramverk som Jax, PyTorch och ArrayFire, och har både Python och C++ API, vilket gör det användarvänligt. MLX har även paket på hög nivå som mlx.optimizers och mlx.nn med API:er, vilket förenklar konstruktionen av komplexa modeller. Dessutom stöder MLX flera enheter och operationer kan köras på både CPU:er och GPU:er. Apple forskare på GitHub säger att ramverket är tänkt att vara användarvänligt men fortfarande effektivt för att träna och distribuera modeller.
Apple introducerar MLX, en maskininlärningsram för Apple Silicon-datorer
Apple har introducerat MLX, en maskininlärningsramverk anpassad för Apple Silicon-datorer, med målet att förenkla träning och exekvering av ML-modeller på enheter drivna av Apples M1, M2 och M3-seriens chips. Det nyligen öppna ramverket har ett enhetligt minnesmodell och erbjuder en C++ API och en Python API som är nära kopplad till NumPy, Python-biblioteket för vetenskaplig databehandling. Apple hävdar att MLX möjliggör för användare att träna och köra modeller direkt på deras Apple Silicon-enheter, vilket eliminerar behovet av en översättare för att konvertera och optimera modeller med CoreML.
PyPose: Ett kraftfullt verktyg för robotinlärning
Djupinlärning hittar sin nytta i alla aspekter av livet, inklusive robotik. Men dess beroende av befintliga data blir en begränsning i dynamiska och föränderliga miljöer. För att lösa detta har forskare skapat PyPose, byggd på PyTorch-ramverket. PyPose är ett användarvänligt verktyg anpassat för forskare och utvecklare inom robotikområdet. Biblioteket har över 10x beräkningshastighet jämfört med befintliga toppalternativ. PyPose förenar djupinlärningsbaserade perceptionsalgoritmer med fysikbaserad optimering för att förbättra prestanda och anpassningsförmåga i utmanande robotuppgifter.
Apple lanserar MLX för utvecklare, ett steg mot mer tillgänglig maskininlärning
Apple har introducerat något nytt kallat MLX, exklusivt för utvecklare. MLX är tillgängligt genom populära öppen källkods-bibliotek som PyPI och GitHub, vilket markerar ett betydande steg mot att göra maskininlärning mer tillgänglig. Ramverket är utformat med användarna i åtanke, utrustat med användarvänliga funktioner samtidigt som det bibehåller effektivitet vid träning och implementering av modeller. MLX är inspirerat av ramverk som PyTorch, Jax och ArrayFile och har flera nyckelfunktioner inklusive bekanta API:er, dynamisk grafkonstruktion och multi-enhetsegenskaper.
Apple lanserar MLX för att förbättra maskininlärning med hjälp av egna kretsar
Apple har lanserat en anpassad svit av öppen källkodsverktyg, känd som Apple MLX, för att förbättra maskininlärningen på dess exklusiva Apple Silicon. Utvecklad av Apples ML-forskningsavdelning, låter detta ramverk användare bygga AI-verktyg med hjälp av Apples egna kretsar. Apple presenterar MLX som ett ramverk skapat av maskininlärningsforskare för maskininlärningsforskare. MLX:s design och funktioner sätter sig själva isär med en förenad minnesmodell inspirerad av modeller som Arrayfile, PyTorch och Jax. Samtidigt med lanseringen av Apple MLX har Google släppt sin Gemini AI-modell. Trots ökad forsknings- och utvecklingsutgifter håller Apple detaljerna om sina AI-initiativ hemliga.
Marknadsrapport för Machine Learning Infrastructure As A Service: Storlek, trender och prognoser
Marknadsrapporten för Machine Learning Infrastructure As A Service ger en analys av marknadens storlek, trender och förväntad tillväxt. Rapporten undersöker marknadsaktiviteter som drivkrafter, nya möjligheter och hinder. Marknaden är segmenterad baserat på produkttyp, slutanvändarindustri och nyckelregioner. De stora marknadsaktörerna som profileras i rapporten inkluderar Amazon Web Services (Aws), Google, Valohai, Microsoft, Vmware, Inc, Pytorch. Rapporten täcker även utmaningar och risker som marknaden står inför, inklusive anpassning av lösningar till unika kundbehov, att hålla sig uppdaterad med utvecklande e-handelstrender, att säkerställa sömlös integration med befintliga system och att hantera potentiell konkurrens.
Apple lanserar MLX, en maskininlärningsram för Apple-silikon
Apple har lanserat MLX, en ram för maskininlärning på Apple-silikon, som tagits fram av Apples forskning inom maskininlärning. MLX är avsett att vara användarvänligt men ändå effektivt för att träna och distribuera modeller. MLX har även högre nivå-paket som mlx.nn och mlx.optimizers med API:er som följer PyTorch för att förenkla byggandet av mer komplexa modeller. Dessutom har MLX flera funktioner som automatisk differentiering, automatisk vektorisering och beräkningsgrafsoptimering. Berättelsen stöds av Mosyle, den enda plattformen som fullt ut integrerar fem olika applikationer på en enda Apple-baserad plattform.
Apple släpper AI-ramverk och modellbibliotek för sina chip
Apple, som länge betraktats som konservativt i sin inställning till AI, har diskret släppt ramverk och modellbibliotek designade för att köras på sina egna chip och kanske introducera generativa AI-appar till MacBooks. Företagets forskningsteam för maskininlärning har släppt MLX, ett maskininlärningsramverk där utvecklare kan bygga modeller som körs effektivt på Apple Silicon och djupinlärningsmodellbiblioteket MLX Data. Båda är tillgängliga via öppna källkodsförråd som GitHub och PyPI. Ramverk och modellbibliotek hjälper till att driva många av de AI-appar som finns på marknaden nu. Awni Hannun, en maskininlärningsforskare hos Apple, twittrade att MLX Data är ett ´ramverksagnostiskt, effektivt och flexibelt paket för dataladdning´ och fungerar med MLX, PyTorch eller Jax-ramverk.
Apple släpper nytt ramverk för maskininlärning för Apple Silicon
Apples maskininlärningsteam har släppt ett nytt ramverk för maskininlärning för Apple Silicon, kallat MLX eller ML Explore. Programvaran har testats under sommaren och är nu tillgänglig via GitHub. MLX är utformat för att effektivisera träning och utplacering av maskininlärningsmodeller för forskare som använder Apple-hårdvara. Det är inte ett verktyg som riktar sig till konsumenter, utan det ger utvecklare en kraftfull miljö för att bygga maskininlärningsmodeller. MLX är inspirerat av befintliga ramverk som PyTorch, Jax och ArrayFire, men lägger till stöd för en enhetlig minnesmodell.
Apple introducerar MLX, ett banbrytande ramverk för maskininlärning
Apple har presenterat MLX, ett avancerat ramverk för maskininlärning, utvecklat för att revolutionera företagets kiselchip. MLX, som utvecklats av Apples maskininlärningsteam, representerar ett stort framsteg i effektiviteten av modellimplementering och träning för akademiker inom Mac, iPad och iPhone ekosystemen. MLX har flera funktioner som skiljer det från Apples befintliga ramverk, inklusive lagring av arrayer i delat minne, vilket eliminerar dataöverföring mellan enheter. MLX erbjuder också bekanta miljöer med ramverk som NumPy och PyTorch som introducerar Python och C++ APIer.
Att lansera ett uppstartsföretag med begränsade resurser innebär att man står inför specifika utmaningar, särskilt när det gäller att optimera effektiviteten. I denna ständigt föränderliga digitala era kan användningen av AI-teknikstaplar vara en game-changer för uppstartsföretag som vill tredubbla sin produktivitet. Denna artikel vägleder dig genom de mest kraftfulla AI-teknikstaplarna som kan öka produktiviteten och driva framgången för uppstartsföretag.
Ny studie visar att ChatGPT ger bättre svar om användaren låtsas ge dricks
En ny studie visar att OpenAI:s chatbot ChatGPT ger bättre och mer detaljerade svar på frågor om man låtsas ge den dricks. Programmeraren bakom studien observerade att de mer omfattande svaren berodde på de detaljerade frågorna och den extra information som införlivades i svaren. Chatboten vägrade dock att ta emot dricks i slutet av experimentet, med hänvisning till att det var inom dess ´jobbeskrivning´ och att användarens tillfredsställelse var en stor belöning för den.
PyTorch: En omfattande guide till den populära maskininlärningsramverket
PyTorch är ett öppen källkods ramverk för maskininlärning (ML) baserat på Python programmeringsspråk och Torch-biblioteket. Lanserat 2016 av Facebook AI Research (nu AI Research på Meta Platforms Inc), har PyTorch blivit ett av de mest populära maskininlärningsbiblioteken bland forskare och yrkesverksamma. PyTorch tillåter snabb prototypframställning och experiment, vilket avsevärt förenklar felsökning och prototypframställning av modeller. PyTorch har blivit det föredragna verktyget för många uppgifter inom Natural Language Processing (NLP), datorvision och förstärkningsinlärning tack vare dess flexibilitet och fördelar för att påskynda utveckling och utbildning av modeller.
De bästa neurala nätverksprogrammen: En jämförelse
Neurala nätverksprogram möjliggör implementering, driftsättning och utbildning av artificiella neurala nätverk. Dessa nätverk är utformade för att efterlikna mänskliga hjärnans beteende och används för en mängd olika uppgifter, inklusive mönsterigenkänning, dataanalys och prognoser. Här är de tio bästa neurala nätverksprogrammen: Keras (bäst för snabb prototypframställning), TensorFlow (bäst för produktionsdistribution), PyTorch (bäst för modularitet och snabb experiment), Apache MXNet (bäst för flexibel forskningsprototypframställning), Torch (bäst för forskare och utvecklare inom akademisk och forskningsgemenskap), Weka (bäst för utveckling av nya maskininlärningsscheman), Neural Designer (bäst för GUI-baserad utveckling), Chainer (bäst för små till medelstora projekt), Caffe (bäst för bildklassificering och datorseendeuppgifter) och Knet (bäst för dynamisk beräkning).
Viktiga AI-verktyg och ramverk inför 2024
Artificiell intelligens (AI) transformeras snabbt och det är viktigt att hålla sig uppdaterad med de bästa AI-verktygen och ramverken. Dessa verktyg kommer att vara revolutionerande när vi närmar oss 2024. Verktygen omfattar TensorFlow, känd för sin robusta support för maskininlärning och djupinlärning, PyTorch, känd för sin dynamiska beräkningsgraf, Scikit-Learn, perfekt för maskininlärning, Keras, känd för sin användarvänliga API, OpenCV, ett viktigt verktyg för datorseendeapplikationer, Apache MX Net, ett mångsidigt ramverk för djupinlärning, Hugging Face Transformers, som revolutionerar naturlig språkbehandling, Jupyter Notebooks, ett oumbärligt verktyg för datavetenskapsmän, och AutoML-verktyg, som förenklar modellutvecklingsprocessen.
Comet lanserar nytt initiativ för att hjälpa dataforskare och mjukvaruutvecklare med storskaliga språkmodeller
MLOps-plattformen Comet har lanserat ett nytt initiativ för att hjälpa dataforskare och mjukvaruutvecklare att hålla jämna steg med utvecklingen av storskaliga språkmodeller (LLMs). Initiativet består av en kurs där medgrundaren av DAIR.AI, Elvis Saravia, lär ut hur man bygger LLMs för verkliga tillämpningar, exempelvis hur man bygger en tillförlitlig kundsupport-chattbot och hur man skapar en klickbete-detektor från grunden. Kursen är tillgänglig gratis och syftar till att ge deltagarna förståelse för hur man bäst använder LLMs och hur man bygger LLM-drivna applikationer.
Deklarativ ML demokratiserar AI för ingenjörer
AI har nått alla team i moderna företag, trots att det traditionellt har varit inom expertdataforskare med doktorander. Under de senaste åren har det gjorts flera försök att demokratisera maskininlärning (ML) och djupinlärning (DL) för att nå en bredare uppsättning personer som ingenjörer och utvecklare. Trots detta är utvecklingen av ML-modeller som går utöver enkla uppmaningar till chatGPT fortfarande en stor utmaning för de flesta organisationer. Därför har vi under de senaste åren banat väg för konceptet med deklarativ ML - en lågkodningsmetod - som ytterligare förenklar ML-utvecklingslivscykeln. Många av de mest inflytelserika teknikföretagen, som Meta, Apple och Uber, har sett detta behov av att ha en mer tillgänglig men flexibel abstraktion till maskininlärning och har utvecklat sina egna interna deklarativa ML-ramverk för att påskynda innovation, såsom Looper, Overton och Ludwig. Ludwig är dock den första som tar med denna deklarativa metod till massorna genom att bli open source, vilket har resulterat i över 10 000 stjärnor på GitHub med en aktiv och engagerad gemenskap.
Guide till nedladdning av dataset från Huggingface
I denna artikel presenteras en guide för att ladda ner dataset från biblioteket Huggingface. Processen innefattar att installera Huggingface Datasets-biblioteket, importera nödvändiga moduler, ladda ett dataset och ladda ner det till den lokala maskinen. Huggingface är ett populärt bibliotek som tillhandahåller en mängd maskininlärningsdataset, vilket gör det lättare för forskare och utövare inom området att få tillgång till och arbeta med data. För att framgångsrikt ladda ner dataset från Huggingface krävs Python installerat på datorn, pip-pakethanteraren installerad, grundläggande förståelse för Python-programmering och en stabil internetanslutning.
En steg-för-steg guide till att bemästra generativ AI
Generativ AI, en ledande del inom artificiell intelligens (AI), har transformerat flera sektorer genom att simulera mänsklig kreativitet. För att bli expert på generativ AI krävs en kombination av teknisk kunskap och kreativ intuition. Guiden innehåller steg för att förstå grunderna i AI och maskininlärning, specialisera sig på djupinlärning, utforska generativa algoritmer, praktiskt arbete med generativa modeller, hålla sig uppdaterad och samarbeta, bemästra verktyg och bibliotek, förstå etik, samt bidra och innovera. Viktiga verktyg och bibliotek inkluderar TensorFlow, PyTorch, Keras, GANLib, Hugging Face Transformers, OpenAI Gym, StyleGAN och StyleGAN2.
AMD utökar sin maskininlärningsplattform med Radeon RX 7900 XT GPU
Teknikjätten AMD har avslöjat en expansion av sina verktyg för maskininlärning (ML) med lanseringen av AMD ROCm 5.7. Ursprungligen introducerades för AMD Radeon RX 7900 XTX och Radeon PRO W7900 GPU:er, inkluderar denna plattformsuppgradering nu Radeon RX 7900 XT GPU, vilket ger ett omfattande verktygsset för AI-utvecklare och forskare som arbetar med PyTorch. Radeon RX 7900 XT GPU är en framstående funktion i denna release, som visar den toppmoderna RDNA 3 GPU-arkitekturen, stödd av 20 GB höghastighets ombordminne och robusta 168 AI-acceleratorer.
ASRock lanserar AI QuickSet för Radeon RX 7000 GPUS
ASRock har designat en ny mjukvaruverktyg, AI QuickSet, för sin Radeon RX 7000 GPUS-serie. Verktyget gör det möjligt att ladda ner och installera populära AI-program som Shark Studio AI och Stable Diffusion web UI, samt ramverk som TensorFlow och PyTorch. AI QuickSet har skapats för att underlätta komplexiteten och okända faktorer kring att köra AI-verktyg på moderna datorer. Det är kompatibelt med alla Intel 13: e och 14: e gen-system och AMD Ryzen 7000 och 5000-seriens system som kör ASRock Radeon RX 7000-seriens GPU:er. Du behöver också Windows 11 22H2 64-bit eller senare.
Kom igång med en karriär inom Artificiell Intelligens och Maskininlärning
Artificiell Intelligens (AI) och Maskininlärning (ML) omformar teknologiindustrin, vilket ökar efterfrågan på kvalificerade yrkesverksamma inom dessa områden. För att lyckas inom AI/ML börjar man med att skaffa sig en stark grund i linjär algebra, kalkyl, sannolikhet och statistik. Behärskning av programmeringsspråk, särskilt Python, och ramverk som TensorFlow och PyTorch är avgörande. Onlineutbildning via plattformar som Coursera, edX och Khan Academy kan vara till hjälp. Hands-on erfarenhet genom att bygga AI/ML-projekt är ovärderlig.
Maskinlärningsteknik: En lovande karriärväg för teknikentusiaster
Maskinlärningstekniker spelar en avgörande roll i dagens digitala era, där de utvecklar och implementerar algoritmer och modeller som gör att maskiner kan lära sig från data och fatta intelligenta beslut. Denna karriärväg erbjuder spännande möjligheter för de med intresse för matematik, kodning och problemlösning. För att bli framgångsrika krävs en solid grund i matematik och statistik, samt behärskning av programmeringsspråk som Python, R eller Java. Erfarenhet med datahanteringsbibliotek, som Pandas, och visualiseringsbibliotek, som Matplotlib eller Seaborn, är också nödvändigt. Maskinlärningstekniker kan arbeta i en mängd olika branscher, som hälsovård, finans, e-handel och mjukvaruutveckling.
En guide till att börja en karriär inom artificiell intelligens och maskininlärning
Fältet för artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) har vuxit exponentiellt på senare år. Denna snabba expansion har skapat en stor efterfrågan på yrkesverksamma med färdigheter inom AI och ML, vilket gör det till ett spännande och lovande karriärval. AI och ML revolutionerar industrier som sjukvård, finans, marknadsföring och mer. Om du är passionerad för teknik, problemlösning och innovation, kan en karriär inom AI och ML erbjuda dig många möjligheter att göra en betydande inverkan. Denna artikel syftar till att ge dig grundläggande information om hur du startar en karriär inom AI och ML. Vi kommer att diskutera de färdigheter som krävs, den utbildning och träning som behövs, och hur man får praktisk erfarenhet. Dessutom kommer vi att utforska sätt att hitta jobbmöjligheter och ge tips för framgångsrik karriärutveckling inom detta spännande område.
Maskininlärning i Python: En omfattande guide
Maskininlärning har revolutionerat vårt sätt att lösa problem, analysera data och fatta beslut. Python erbjuder ett rikt ekosystem av bibliotek och verktyg för maskininlärning, vilket gör det till ett toppval för både proffs och nybörjare. Denna artikel fungerar som en omfattande guide till maskininlärning i Python, från att förstå konceptet till att utforska fördelarna med att använda Python för maskininlärning. Den förklarar också hur man ställer in Python-miljön, steg för maskininlärning, inklusive dataladdning och förberedelse, datautforskning, modellval och träning, utvärdering och förutsägelse.
Fördelar och användningsområden för små språkmodeller
Språkmodeller har revolutionerat fältet för naturlig språkbearbetning. Trots att stora modeller som GPT-3 har fått mycket uppmärksamhet, har också små språkmodeller fördelar och är tillgängliga för olika applikationer. Små språkmodeller är kompakta versioner av sina större motsvarigheter och erbjuder flera fördelar, inklusive effektivitet, hastighet, anpassningsförmöjlighet och integritet. Användningsområden inkluderar chatbots, innehållsgenerering, sentimentanalys och frågebaserade svar. Artikeln ger en detaljerad genomgång av hur man sätter upp och använder små språkmodeller.
Optimering av maskininlärningsmodeller med dynamiska former kan förbättra prestanda och flexibilitet
Optimering av maskininlärningsmodeller med dynamiska former kan vara avgörande för att uppnå bättre prestanda och flexibilitet. Dynamiska former hänvisar till en modells förmåga att hantera indata med varierande dimensioner under körning. Användare använder ramverk som stöder dynamiska beräkningsgrafer, som TensorFlow´s eager execution eller PyTorch. Forskare presenterar Relax, en kompilatorabstraktion för att optimera dynamiska maskininlärningsarbetsbelastningar från ända till ända. Relax kompilerar och optimerar framväxande LLM:er på olika hårdvarubackends och levererar konkurrenskraftig prestanda.
Lär dig att utveckla AI-programvara 2023: En omfattande handledning
Artificiell intelligens (AI) formar nu många industrier, inklusive hälso- och finanssektorn. Det är därför viktigt att lära sig utveckla AI-programvara. Denna handledning guidar dig genom grunderna i att skapa AI-programvara, från att lära dig grunderna till att välja programmeringsspråk, förstå maskininlärning, arbeta praktiskt med projekt, utforska djupinlärning, förstå data, bygga AI-modeller, träna dina modeller, utvärdera och finjustera, och slutligen distribuera din AI-programvara. Onlinekurser, böcker, forum och AI-ramverk är tillgängliga resurser.
Sju programmeringsspråk perfekta för AI-utveckling
Artikeln presenterar sju programmeringsspråk som är lämpliga för AI-utveckling. Python beskrivs som ´kungen av AI-utveckling´ på grund av dess enkelhet och läsbarhet. Med bibliotek som TensorFlow, Keras och PyTorch erbjuder Python omfattande stöd för att bygga neuronnätverk och djupinlärningsmodeller. R är ett språk speciellt utformat för statistisk analys och datavisualisering, ofta används i maskininlärning för uppgifter som dataprocessering och statistisk modellering. Julia ökar i popularitet bland AI-forskare för sin hastighet och prestanda, effektivt hanterar matematiska och vetenskapliga beräkningar.
PyTorch vs TensorFlow: En jämförelse av maskininlärningsramverk
I maskininlärningens dynamiska värld dominerar ofta två tungviktsramverk: PyTorch och TensorFlow. De utgör mer än bara medel för att skapa sofistikerade algoritmer, de bildar grunden för dagens artificiella intelligens. TensorFlow, ett öppen källkods-bibliotek utvecklat av Google, har etablerat sig som en kraftfull aktör inom maskininlärningssamhället. PyTorch, känt för sin enkelhet och användarvänlighet, erbjuder ett robust ekosystem. Valet mellan dessa två beror på projektets behov, expertis och långsiktiga mål. JAX, en nyare aktör i numeriska beräkningsutrymmet, stöds av Google och vinner snabbt mark inom deep learning-samhället.
10 AI-verktyg som revolutionerar ingenjörsprojekt
AI-verktyg har revolutionerat ingenjörslandskapet genom att erbjuda innovativa lösningar som effektiviserar processer och förbättrar projektresultat. Här är 10 AI-drivna verktyg som kan förbättra ingenjörsprojekt: 1. AutoCAD har integrerat AI-funktioner för att hjälpa ingenjörer med exakt design och ritning. 2. IBM Watson erbjuder AI-drivna lösningar för dataanalys och riskbedömning. 3. Ansys Discovery använder AI för simuleringsdriven produktutveckling. 4. Dassault Systèmes´ 3D EXPERIENCE använder AI för att tillhandahålla en samarbetsmiljö för ingenjörer. 5. MATLAB integrerar AI och maskininlärning för dataanalys och algoritmutveckling. 6. OpenAI´s GPT-modeller hjälper ingenjörer med rapportgenerering och kodning. 7. Siemens´ MindSphere är en industriell IoT-plattform som använder AI och maskininlärning för datainsamling och analys. 8. Autodesk Fusion 360 integrerar AI för generativ design. 9. Creo Parametric använder AI för att hjälpa ingenjörer med design och analys. 10. Python-bibliotek som TensorFlow och PyTorch är viktiga för maskininlärning och djupinlärning. Dessa AI-verktyg förbättrar produktiviteten, precisionen och möjliggör snabbare beslutsfattande.
PyTorch 2.0 presenteras på ROCm-plattformen av AMD:s huvudingenjör
Från den nyligen hållna PyTorch-konferensen presenteras en Lightning Talk: PyTorch 2.0 på ROCm-plattformen av Douglas Lehr, huvudingenjör på AMD. Douglas diskuterar den nuvarande statusen för PyTorch på ROCm-plattformen, inklusive ansträngningar för att uppnå dag 0-stöd för Triton på Pytorch 2.0 samt prestandaförbättringar, ansträngningar med Huggingface och andra områden.
Rykten om OpenAI GPT-4: baserat på Mixture of Experts-arkitektur
Enligt rykten är OpenAI GPT-4 baserat på en arkitektur som kallas Mixture of Experts (MoE) och har 1,76 biljoner parametrar. MoE är en typ av ensemble-lärande som kombinerar olika modeller, kallade ´experter´, för beslutsfattande. Denna arkitektur är särskilt användbar för stora och komplexa datamängder. Informationen om GPT-4 kommer från George Hotz, grundare av Comma.ai, ett företag inom självkörande bilar. Hotz är en AI-expert som också är känd för att ha hackat iPhone och Sony Playstation 3.
Maskininlärning med Support Vector Machine och K-means
En teknikentusiast delar sin unika ansats till maskininlärning, där han använder Support Vector Machine (SVM) algoritmer istället för vanliga verktyg som Keras, TensorFlow och PyTorch. Han har byggt en SVM-algoritm från grunden med C, vilket ger en formel för binär klassificering. Genom att kombinera flera SVM-modeller kan man skapa ett djupt neuralt nätverk. Han nämner även användningen av K-means clustering för att gruppera data, vilket hjälper till att göra datat linjärt separerbart.
Förbered din arbetskraft för AI: Nödvändiga roller och färdigheter
Artificiell intelligens (AI) påverkar redan företagsroller över hela linjen. Det är dags att börja tänka på vilka kompetenser man behöver lägga till i sin arbetskraft. Här är några nyckelroller och färdigheter som kan vara nödvändiga för att göra organisationens planer för AI till verklighet: Chef AI Officer, AI Scientist, Machine Learning Engineers, AI Ethicist, AI Project Manager / AI Product Manager, AI Chatbot Developer, Prompt Engineer. Det traditionella utbildningssystemet hänger just nu efter och är inte riktigt redo att erbjuda robusta universitetsprogram för att undervisa dessa nya färdigheter.
Snapdragon CPU:er och deras roll i AI och ML för mobila enheter
I den snabbt utvecklande teknikvärlden har artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) blivit integrerade komponenter i våra dagliga liv. Dessa teknologier införlivas alltmer i mobila enheter. I hjärtat av denna revolution finns kraftfulla processorer som Qualcomms Snapdragon CPU:er, som spelar en avgörande roll för att möjliggöra AI- och ML-funktioner i smartphones och surfplattor. Snapdragon CPU:er är utformade för att effektivt hantera komplexa AI- och ML-uppgifter. De har en dedikerad AI-motor som kan utföra över 5 biljoner operationer per sekund, vilket gör att enheter kan bearbeta stora mängder data lokalt utan att behöva ansluta till molnet. Detta ökar inte bara hastigheten på AI-applikationer utan förbättrar också användarnas integritet genom att behålla känslig data på enheten. Snapdragon CPU:er spelar också en betydande roll i maskininlärning på mobila enheter. De stöder ML på enheten, vilket gör att ML-algoritmer kan bearbetas direkt på enheten snarare än i molnet. Detta resulterar i snabbare svarstider och förbättrad integritet, eftersom data inte behöver överföras över internet. Dessutom stöder Snapdragon CPU:er ett brett utbud av ML-ramverk, inklusive TensorFlow, Caffe2 och PyTorch. Detta innebär att utvecklare kan använda dessa populära verktyg för att skapa ML-applikationer som körs effektivt på Snapdragon-drivna enheter. Sammanfattningsvis spelar Snapdragon CPU:er en central roll för att möjliggöra AI- och ML-funktioner i mobila enheter. Deras kraftfulla bearbetningskapacitet och dedikerade AI-motor möjliggör effektivt utförande av komplexa AI- och ML-uppgifter.
Verktyg och resurser för maskininlärningsingenjörer
Jupyter Notebooks är ett verktyg som erbjuder en interaktiv miljö för att skriva och köra kod, vilket gör det till ett populärt verktyg för maskininlärningsingenjörer. TensorFlow och PyTorch är bibliotek som erbjuder ett stort ekosystem av verktyg, resurser och förtränade modeller, vilket förenklar utvecklingen av komplexa neurala nätverk. Scikit-Learn är ett mångsidigt maskininlärningsbibliotek för Python som erbjuder en mängd algoritmer för klassificering, regression, klusterbildning och mer. Docker är ett viktigt verktyg för att skapa och hantera behållare, vilket kapslar in maskininlärningsmiljöer. Git och GitHub låter ingenjörer spåra ändringar, samarbeta med teammedlemmar och återgå till tidigare versioner om nödvändigt.
Artificiell intelligens: Ett snabbt växande fält med oändliga möjligheter
Artificiell intelligens (AI) är ett snabbt växande fält inom teknikvärlden och har haft en betydande inverkan på olika industrier. Det innebär utvecklingen av intelligenta maskiner som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens, såsom taligenkänning, beslutsfattande, problemlösning och mer. Konceptet AI har funnits i decennier, men nyligen har framsteg inom datorkraft och data tillgänglighet drivit dess tillväxt och praktiska tillämpningar. Dess potential att transformera industrier och vardagen har lett till en ökande efterfrågan på yrkesverksamma med expertis inom detta område.
