» Håll dig ajour kring AI · En AI-skapad och ständigt föränderlig nyhetstidning om AI. Idag har vår robot sammanfattat 202 nyhetshändelser. Upptäck gärna vår kurs AI på jobbet förresten. «
TensorFlow är ett öppet källkodsprogrambibliotek utvecklat av Google för maskininlärning och neuronnätverk. Det används för att skapa, träna och implementera olika typer av maskininlärningsmodeller, inklusive djupinlärning och artificiell intelligens. TensorFlow gör det möjligt för utvecklare att snabbt och enkelt bygga och utveckla AI-applikationer och system. Biblioteket är skrivet i C++ och Python och är kompatibelt med flera plattformar som Windows, macOS, Linux och mobil. TensorFlow används ofta inom bildigenkänning, språkbehandling, röstigenkänning och rekommendationssystem.
Senaste nytt kring TensorFlow
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).
har gått vår kurs "AI på jobbet".
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.
AI: Den mest trendiga tekniken och dess fördelar
Artificiell intelligens (AI) är för närvarande det mest trendiga ordet och används i nästan varje bransch och domän. AI-modeller är byggda för att lära sig och tänka som människor, vilket gör att de kan utföra uppgifter som tidigare bara kunde utföras av människor. AI förbättrar användarupplevelsen, är fördelaktigt för samhället, agerar som en räddare vid katastrofer, kan hantera stora datamängder och erbjuder en lovande karriär. AI är en mångsidig disciplin som används inom både rymdbaserade och databehandlingsfält.
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.
Populära AI-kurser för nybörjare
Populariteten för AI har ökat kraftigt de senaste åren, och rekryterare söker aktivt efter kandidater med stark grund inom området. Denna artikel listar topp AI-kurser för nybörjare. ”Google AI för alla” är en nybörjarvänlig kurs som lär ut artificiell intelligens (AI). Kursen har designats av Harvard University och täcker olika ämnen som graf sökalgoritmer, klassificering, optimering, maskininlärning och stora språkmodeller. ”AI för alla” har designats av DeepLearning.AI och undervisas av en av de mest kända AI-instruktörerna - Andrew Ng. En kurs från IBM ger en solid förståelse för vad AI är och dess applikationer inom olika branscher.
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.
Topp 10 lukrativa AI-jobb i Indien för nybörjare: Maj 2024-utgåvan
Artificiell intelligens (AI) växer snabbt i Indien, vilket skapar efterfrågan på kompetenta arbetstagare inom detta område. De 10 mest lukrativa AI-jobben i Indien för nybörjare i maj 2024 inkluderar maskininlärningsingenjörer, dataforskare, AI-forskningsforskare, AI-programvaruutvecklare, ingenjörer för naturligt språkbehandling (NLP), datorvisioningenjörer, AI-produktchefer, robotingenjörer, AI-etiker och AI-konsulter. Dessa yrken erbjuder spännande och lukrativa utvecklings- och framstegsmöjligheter. Om de rätta komponenterna av färdigheter, utbildning och vilja att lyckas kombineras, kan nybörjare hitta sin väg in i Indiens snabbt växande AI-ekonomi.
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 aprilGenerativ AI förväntas driva Indiens ekonomi: Topp onlinekurser för att starta din AI-karriär
Enligt en rapport från EY förväntas generativ AI öka Indiens ekonomi med 1,2-1,5 biljoner dollar under de närmaste sju åren. Rapporten föreslår att om Indien fullt ut utnyttjar generativ AI inom flera sektorer kommer det att ha en betydande inverkan på ekonomin fram till 2030. I denna AI-era finns det flera AI-certifieringskurser online som nybörjare kan välja. Bland de fem bästa kurserna finns Introduktion till generativ AI av Google Cloud på Coursera, AI och maskininlärning på LinkedIn Learning, AI: Förstärkningsinlärning i Python på Udemy, AI för alla av Andrew Ng på Coursera och Introduktion till TensorFlow för AI, maskininlärning och djupinlärning på Coursera av deeplearning.ai.
Sex gratis AI-kurser erbjuder en strukturerad väg för nybörjare inom artificiell intelligens
Sex gratis AI-kurser erbjuder en strukturerad väg för nybörjare att börja sin resa inom artificiell intelligens. Varje kurs är utformad för att introducera grundläggande begrepp och praktiska verktyg på ett koncist och hanterbart format. Kurserna inkluderar ´Introduktion till generativ AI´, ´Introduktion till ansvarsfull AI´, ´Transformer-modeller och BERT-modell´, ´Introduktion till stora språkmodeller´, ´Encoder-Decoder-arkitektur´ och ´Attention-mekanism´. Varje kurs är utformad för att ta ungefär 45 minuter att slutföra och erbjuder en digital emblem vid slutförandet.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Upplåsning 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.
Kunlun Tech revolutionerar musik AI med lanseringen av SkyMusic
Peking-baserade Kunlun Tech har gjort stora framsteg inom AI-genererad musik med lanseringen av SkyMusic. Detta AI-musikgenereringsmodell, som lanserades i mars, kombinerar instrument med autentiska människolika röster. Kunlun Tech, som etablerades 2008 och diversifierade till AI 2020, har blivit en ledare inom Kinas AI-industri. Företaget lanserade ett enormt språkmodell som kallas ´Tiangong´ och släppte senare SkyAgents AI-utvecklingsplattform. Denna månad lanserade de en öppen källkod 400 miljarder parameter Mixed Experts Model (MOE), ´Tiangong 3.0´, som ligger till grund för SkyMusic.
Öppen källkodsprojekt inom Artificiell Intelligens 2024
Artificiell intelligens (AI) är en teknik för att replikera mänskligt beteende och anses vara avgörande för att driva Industri 4.0 för organisationer av alla storlekar. Användningen av AI-projekt ökar ständigt, och teknikentusiaster måste hänga med i denna snabbt föränderliga sektor, särskilt inom öppen källkods AI-projekt. Några framstående öppna källkodsprojekt inom AI inkluderar TensorFlow, skapat av Google Brain för maskininlärning och djupa neurala nätverk, PyTorch, byggd av Facebook och släppt på GitHub 2017, Keras, ett toppmodernt neuralt nätverksramverk, och OpenCV, ett kraftfullt verktyg för datorseendeprogram.
Topp 10 certifieringskurser för att få jobb inom AI-industrin i Tyskland
Efterfrågan på AI-kompetent arbetskraft ökar i takt med tekniska framsteg och behovet av AI-experter i länder som Tyskland. Här är de tio bästa certifikaten som kan hjälpa dig att få ett AI-jobb i Tyskland: 1. Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS) 2. IBM Applied AI Professional Certificate 3. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 4. Microsoft Certified: Microsoft AI Engineer Associate 5. NVIDIA Deep Learning Institute´s Jetson AI Certification 6. DataCamp´s Top AI Certifications 7. Artificial Intelligence Engineer (AIE) Certification 8. AI for Everyone by Andrew Ng 9. Introduction to TensorFlow for AI, ML, and Deep Learning 10. AI Ethics: Ethical Intelligence in an AI World. Dessa certifikat kan ha stor inverkan på att få ett jobb inom AI-området, oavsett om du är en erfaren professionell eller nybörjare.
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.
Bästa MLOps-böcker att läsa 2024
Maskininlärningsoperationer (MLOps) syftar till att förbättra kommunikation och samarbete under en maskininlärningsprojekts livscykel. Detta inkluderar principer som validering av datauppsättningar, samarbetskultur, övervakning av applikationer, reproducerbarhet och säkerställer snabbare driftsättning, förbättrad produktivitet och tillförlitlighet. Med de snabba framstegen inom maskininlärning har efterfrågan på MLOps-specialister också ökat. Denna artikel listar de bästa MLOps-böckerna man bör läsa 2024 för att lära sig denna viktiga färdighet.
Topp 5 gratis kurser i generativ AI
Generativa AI-modeller tar teknikindustrin med storm och att gå några av de bästa kurserna inom generativ AI kan hjälpa dig att göra ett varaktigt intryck på din professionella bana. Flera online e-lärandesystem har framkommit för att tjäna denna funktion, och erkänner och ger distinkta inlärningsmöjligheter inom generativ AI. Här är fem gratis AI kurser som du bör kolla in: Intro till Gen AI av Google, Generativ AI för nybörjare, Courseras kurs om generativ AI med TensorFlow, Generativ AI med stora språkmodeller och Udemys kurs om ´Stor bild till idé till genomförande´ av generativ AI.
Topp 7 verktyg för att distribuera och tjäna maskininlärningsmodeller år 2024
Maskininlärningsmodeller har gått från att vara något man utbildade och lät samla damm till att vara verktyg som kan förbättra verkliga applikationer och leverera konkreta affärsresultat. Att överföra en utbildad modell till produktion är dock fullt av utmaningar. För att underlätta processen finns det nu många kraftfulla MLOps-verktyg och ramverk. Här är de sju bästa verktygen för att distribuera och tjäna modeller år 2024: MLflow, Ray Serve, Kubeflow, Seldon Core V2, BentoML, ONNX Runtime och TensorFlow Serving.
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.
Maskininlärning och AI skapar nya jobbmöjligheter
Maskininlärning och AI skapar nya jobbmöjligheter för teknikproffs. Enligt U.S. Bureau of Labor Statistics förväntas karriärer inom dator- och informationsforskning, inklusive områden som mjukvara, data och maskininlärning, växa med 23% mellan 2022 och 2032. Kraven för jobb inom maskininlärning varierar, men alla bygger på två kärnfärdigheter: dataprogrammering och matematik. Dessutom kan specifika färdigheter variera för varje roll baserat på företagets behov, mål och resurser. Trots att många av teknologierna och koncepten som ligger till grund för maskininlärning är flera decennier gamla, är de praktiska implementeringarna av teknologierna som behövs för att bygga och driva maskininlärning och AI i skala mer aktuella.
har gått vår kurs "AI på jobbet".
Python betonas som ett av de ledande programmeringsspråken för AI på grund av dess enkelhet, omfattande bibliotek och starka gemenskapsstöd. R och Julia framhävs för sina specialiserade kapaciteter inom statistisk analys och högpresterande numerisk databehandling. Traditionella språk som C++ och Java behåller sin relevans för prestandaintensiva applikationer, medan nya språk och plattformar erbjuder nya möjligheter. Valet av språk bör baseras på projektets specifika krav och utvecklarens expertis.
Bästa bärbara datorer för maskininlärning 2024
Artikeln listar sju bästa bärbara datorer för maskininlärning 2024. MSI Sword 15 A12VF, kostar under Rs 95,000, har en 12:e generationens Intel Core i7-12650H och Nvidia GeForce RTX 4060. Dell G15-5525 har en AMD Ryzen 7 6800H och Nvidia GeForce RTX 3070 Ti, kostar lite över Rs 1 lakh. HP Omen 16-xf0059AX har AMD Ryzen 7840HS och Nvidia GeForce RTX 4060. Lenovo Legion 5 Pro har AMD Ryzen 7 7745HX och RTX 4070, är det mest prisvärda alternativet. HP Omen 17-ck2004TX har 13:e generationens Intel Core i9-13900HX och Nvidia GeForce RTX 4080. Dell Alienware m18 R1 har Intel Core i9-13980HX, Nvidia GeForce RTX 4090 och 64GB DDR5 RAM. Slutligen har Apple MacBook Pro 16´ en Apple M3 Max-processor och 48GB LPDDR5 RAM.
Artificiell intelligens revolutionerar webbutveckling
Artificiell intelligens (AI) förändrar webbutveckling i en otrolig takt, med stora innovatörer som Facebook, Google och Apple som använder naturlig språkbearbetning för att föra oöverträffade nivåer av innovation till sina plattformar. AI förbättrar användarupplevelsen genom att studera vad användare gör och gillar, vilket gör webbplatser smartare. AI gör också webbupplevelser unika för varje person genom att titta på användardata och visa dem innehåll baserat på deras tidigare beteende. Dessutom har AI förändrat spelet för röststyrning och virtuella assistenter, vilket gör enheter smarta nog att förstå vad vi frågar med bara våra röster. AI hjälper också till att skapa applikationer och molnlagring, vilket gör processen snabbare och mer effektiv. Slutligen har AI skapat verktyg som gör det enklare för utvecklare att bygga webbplatser och webbappar.
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.
Tio AI-verktyg designade för att hjälpa mobilspelsutvecklare
Mobilspelslandskapet utvecklas ständigt och utvecklare söker alltid sätt att förbättra sina spel och effektivisera sin utvecklingsprocess. Artificiell intelligens (AI) har framstått som ett kraftfullt verktyg för spelutvecklare, med lösningar på en mängd utmaningar, från att förbättra spelmekanik till att förbättra spelarengagemang. Här är tio AI-verktyg för mobilspelsutvecklare: Unity ML-Agents, TensorFlow Lite, GameSynth, DeepMotion Avatar, AIGaming.com, PlaytestCloud, GameDriver, Artomatix, Modulate och BrainCloud. Dessa verktyg erbjuder lösningar inom maskininlärning, ljuddesign, animation, speltestning, konstskapande och röstmodulering.
Topp 10 AI-certifieringskurser för att förbättra dina färdigheter
Artificiell intelligens (AI) är ett snabbt växande och efterfrågat område med tillämpningar över olika branscher. Oavsett om du är nybörjare eller erfaren kan en AI-certifiering hjälpa till att förbättra dina färdigheter och karriärmöjligheter. Här är några toppcertifieringskurser: 1. CareerFoundry AI för alla 2. AI för alla av Andrew Ng på Coursera 3. Google TensorFlow Developer Certificate 4. edX Professional Certificate in Machine Learning and Artificial Intelligence av Microsoft 5. Coursera Natural Language Processing Specialization av National Research University Higher School of Economics 6. Udacity AI Engineer Nanodegree 7. IBM AI Engineering Professional Certificate 8. Coursera Deep Learning Specialization av deeplearning.ai 9. edX MicroMasters Program in Artificial Intelligence av Columbia University 10. Coursera IBM Applied AI Professional Certificate.
För dem som är redo att starta en karriär inom datavetenskap finns fyra onlinekurser som kan hjälpa till att bli mästare på ett år. Först, Google Data Analytics Professional Certificate, en populär kurs för de inom datavetenskap som tar sex månader att slutföra med tio timmars engagemang per vecka. Sedan IBM Data Science Professional Certificate, en kurs som kan slutföras på fem månader med samma engagemang. Tredje kursen är Machine Learning Specialization, en kurs som erbjuds av Stanford University och DeepLearning.AI, som kan slutföras på två månader. Slutligen, Deep Learning Specialization, en kurs som erbjuds av DeepLearning.AI som tar tre månader att slutföra.
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.
Maliciösa AI ML-modeller upptäckta på Hugging Face-plattformen
Minst 100 fall av skadliga AI ML-modeller hittades på Hugging Face-plattformen, varav några kan köra kod på offrets maskin, vilket ger angripare en bestående bakdörr. Hugging Face är ett teknikföretag som arbetar med artificiell intelligens (AI), naturlig språkbehandling (NLP) och maskininlärning (ML). JFrogs säkerhetsteam upptäckte att cirka hundra modeller på plattformen har skadlig funktionalitet, vilket utgör en betydande risk för dataintrång och spionageattacker. Detta sker trots Hugging Faces säkerhetsåtgärder. JFrog utvecklade och implementerade ett avancerat skanningssystem för att undersöka PyTorch- och Tensorflow Keras-modeller på Hugging Face.
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.
Jämförelse mellan TensorFlow och ChatGPT inom NLP och maskininlärning
TensorFlow och ChatGPT är två framstående rivaler inom naturlig språkbehandling (NLP) och maskininlärning. ChatGPT, utvecklat av OpenAI, är känt för sina avancerade språkfunktioner och används ofta för applikationer som chattbotar, virtuella assistenter och innehållsgenerering. TensorFlow, utvecklat av Google, är en viktig maskininlärningsram som använder en öppen källkodsansats. Detta kan vara särskilt användbart för företag som vill kontrollera och anpassa sina maskininlärningslösningar utan att behöva betala dyra licensavgifter. Valet mellan ChatGPT och TensorFlow beror i slutändan på projektets egenskaper.
Tekniknyheter: OpenAI fixar bugg, Hi-Fi Rush kommer till PS5, Google lanserar LLMs, Uber Eats lanserar robotleveranser i Tokyo, Meta testar korspostningsfunktion
OpenAI har fixat en bugg som orsakade att deras AI-chatbot ChatGPT gav nonsenssvar. Xbox-spelet Hi-Fi Rush kommer att lanseras på PlayStation 5 i mars. Google har lanserat två öppna källkods- och lätta LLMs, Gemma 2B och Gemma 7B, som kan användas på personliga bärbara datorer. Uber Eats kommer att lansera robotleveranser i Tokyo, vilket gör Japan till det första internationella marknaden för denna tjänst. Meta testar en funktion som tillåter korspostning från Facebook till Threads, vilket kan hjälpa till att öka aktiviteten på Threads.
Googles chefsforskare diskuterar trender i AI och maskininlärning
Jeff Dean, chefsforskare på Google, talade den 13 februari vid Rice University för att diskutera trender inom artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Dean har varit central för utvecklingen inom AI och ML och fortsätter att forma framtiden, sade Lydia Kavraki, direktör för Ken Kennedy Institute. Dean´s arbete har varit grundläggande för många generationer av Googles sökmotor, dess initiala annonsvisningssystem, distribuerad databehandlingsinfrastruktur som BigTable och MapReduce, samt Tensorflow open-source maskininlärningssystem. Dean förklarade att framgången kan tillskrivas skala - att öka datorns, datans eller modellens storlek tenderar att ge bättre resultat.
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.
Guide för att välja den bästa algoritmen för storskaliga maskininlärningsprojekt
Maskininlärning är en typ av artificiell intelligens där datorer kan lära sig från data och göra förutsägelser eller val. ML-algoritmer kan tillämpas på olika domäner och problem. Men alla ML-algoritmer passar inte för varje problem eller datauppsättning. Storskalig maskininlärning innebär hantering av massiva datamängder och komplexa beräkningar, vilket gör valet av en lämplig algoritm till ett kritiskt beslut. I denna artikel diskuterar vi några faktorer och kriterier som kan hjälpa dig att välja den bästa algoritmen för ditt storskaliga maskininlärningsprojekt.
Topp 10 gratis datavetenskapskurser på YouTube: Omfattande och tillgängliga resurser
Datavetenskap har blivit ett avgörande område i dagens datadrivna värld. Det finns många betalda kurser och certifieringar tillgängliga, men det finns också en mängd högkvalitativt innehåll inom datavetenskap som är fritt tillgängligt på YouTube. Artikeln utforskar 10 gratis och omfattande datavetenskapskurser som finns tillgängliga på YouTube. Kurserna täcker ett brett spektrum av ämnen, från introduktionskoncept till avancerade tekniker.
Lär dig AI med TensorFlow Playground
Att lära sig AI behöver inte vara tråkigt! TensorFlow Playground använder interaktiva block för att undervisa dig i kodningskoncept och grunderna i att bygga dina egna AI-modeller. Ingen kodningserfarenhet krävs!
Sex gratis kurser för att lära sig datorseende
Språkmodeller har imponerat alla under 2023. Framöver kommer modellerna förhoppningsvis att börja titta på världen för att förstå den bättre. Detta skulle göras möjligt genom datorseende, en teknik som effektivt kan användas inom olika områden, från att försöka få bilar att köra autonomt till att upptäcka cancer. Genom datorseende kan maskiner hämta information från visuella indata och sedan agera eller rekommendera utifrån det. Här är sex gratis nybörjar-, mellan- och avancerade kurser om datorseende: Computer Vision Essentials, Introduktion till datorseende och bildbehandling, Avancerad datorseende med TensorFlow, Datorseende med inbyggd maskininlärning, Självkörande bilar Specialisering, Datorseende med OpenCV Python.
Google TensorFlow lanserar TF-GNN 1.0 för att förbättra utvecklingen av grafneurala nätverk
Google TensorFlow-teamet har släppt TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN), en uppdatering till dess maskininlärningsramverk för att bättre utveckla och skalera grafneurala nätverk (GNNs). Detta nya bibliotek kan hantera analys av komplexa nätverk, som transport- och sociala nätverk. TF-GNN introducerar en rad avancerade funktioner för TensorFlow-ekosystemet, inklusive tfgnn.GraphTensor-objektet som representerar heterogena grafer. Biblioteket tillhandahåller ett Python API, som kan konfigurera undergrafprovtagning för olika beräkningsmiljöer. TF-GNN 1.0 är tillgängligt som en del av TensorFlow-ekosystemet.
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.
195 dataforskningsbibliotek att överväga att byta ut
Dataforskare, maskininlärningsingenjörer och Python-utvecklare använder flera Python-bibliotek i sitt arbete. Med snabba utvecklingar inom området är det nödvändigt att se till att dessa bibliotek inte bara är uppdaterade, men aktivt underhålls. Författaren listar 195 bibliotek, tillsammans med deras GitHub-stjärnor, som inte har uppdaterats på över ett år. De är grupperade i kategorier och sorterade efter GitHub-stjärnor. Om du redan använder några av dessa bibliotek behöver du inte panikera. De fungerar bra. Du bör bara överväga att byta dem mot ett alternativ eftersom framtida inkonsekvenser kan uppstå.
Hongkongs ingenjörer utvecklar DTMM för att förbättra tinyML-modeller
Ingenjörer vid City University of Hong Kong har utvecklat ett bibliotek kallat DTMM för att förbättra balansen mellan inferenshastighet och modellnoggrannhet i tinyML-modeller. DTMM, som integreras med det populära open-source-verktyget TensorFlow Lite för Microcontrollers, använder en innovativ beskärningsmetod för att skapa modeller som både är mycket komprimerade och noggranna. Forskarna jämförde DTMM med befintliga beskärningsmetoder, CHIP och PatDNN, och fann att DTMM överträffade båda i termer av modellstorleksminskning, latens och noggrannhet efter beskärning.
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.
Aktuarier bör överväga att lära sig om neurala nätverk
Gradient boosting-maskiner (GBM) har blivit den dominerande modellen inom tabulära dataapplikationer och används allmänt inom allmän försäkringsprissättning. Aktuarier bör överväga att lära sig om neurala nätverk, särskilt residualnätverk, som kan utformas för att vara en generalisering av generaliserade linjära modeller (GLM). GBM baseras på beslutsträd och är inte en generalisering av GLM. GBM-prediktioner kommer att ha små stegändringar med variation av ingångar, medan GLM och neurala nätverk kan producera jämna förändringar på grund av deras modellstrukturer.
Raspberry Pi 4 och 5 får stöd för TensorFlow 2 för objektigenkänning
Det finns två huvudsakliga installationsvägar att välja mellan för att få TensorFlow 2 installerat på din Raspberry Pi 4 eller 5. Första alternativet är med en PiTFT om du vill ha en större skärm. Det andra alternativet är med BrainCraft HAT, som har en inbyggd skärm och ljud tillsammans med flera andra komponenter som DotStar LED-lampor, en joystick och portar. Denna guide visar stegen för att installera TensorFlow 2 och utföra objektigenkänning med TensorFlow Lite Python Interpreter, vilket är snabbare än den fullständiga TensorFlow-tolken.
AI-utbildning för skolstudenter växer i popularitet 2024
Artificiell intelligens (AI) formar teknikens framtid, och införandet av AI-program i skolans läroplaner har blivit nödvändigt för att förbereda eleverna för den digitala landskapets utveckling. År 2024 erbjuder olika utbildningsinitiativ och plattformar engagerande och tillgängliga AI-program anpassade för skolstudenter. Dessa inkluderar Code.orgs AI-kurser, Google AIY-projekt, IBM AI Education, TensorFlow för barn och Scratch AI-tillägg.
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.
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.
Förståelse för grunderna i Stochastic Gradient Descent
I maskininlärning är Gradient Descent en viktig algoritm som används för att minimera en funktion genom att iterativt röra sig mot den brantaste nedförsbacken som definieras av gradientens negativa. Stochastic Gradient Descent (SGD) lägger till en slumpmässig komponent i beräkningen av gradienten, vilket förändrar dess beteende och effektivitet jämfört med standard Gradient Descent. SGD kan tillämpas på nästan vilken funktion som helst, vilket gör den otroligt mångsidig för att lösa olika typer av problem inom maskininlärning, från enkel linjär regression till komplexa neurala nätverk.
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.
Utveckling och implementering av maskininlärningsprojekt i Python
Utveckling och implementering av ett maskininlärningsprojekt i Python kräver en systematisk metod. Detta innebär att definiera mål och omfattning, samla och utforska relevanta data, förbereda datan för modellträning, välja och träna en lämplig maskininlärningsalgoritm, utvärdera modellens prestanda, implementera modellen i en produktionsmiljö, övervaka och underhålla modellen, hålla detaljerad dokumentation och kontinuerligt lära och förbättra. Python erbjuder en mängd bibliotek, som Pandas och NumPy för datahantering, och Scikit-learn och TensorFlow för modellutvärdering.
Förutsägelse av aktiepris med kvantmaskininlärning i Python
Artikeln diskuterar användningen av kvantmaskininlärning för att förutsäga aktiepriser. Författaren, Nikhil Adithyan, jämför prestandan hos ett kvantneuralnätverk för tidsserieprognoser för aktiepriser med ett enkelt enkellagers MLP. För att underlätta detta projekt används den historiska API-slutpunkten som erbjuds av Financial Modeling Prep för tillförlitlig och exakt data. Artikeln innehåller också en introduktion till kvantdatorer, operatörer i kvantdatorer, kvantkretsar, kvantmaskininlärning och kvantneuralnätverk.
Bygga och distribuera AI-modeller med R på Google Vertex AI
R är ett populärt öppenkällkodsprogrammeringsspråk för dataanalys och maskininlärning. Det har ett rikt ekosystem av paket och verktyg som kan hjälpa dig att skapa och distribuera AI-modeller för olika tillämpningar och domäner. I denna artikel kommer vi att visa dig hur du kan använda R för att bygga och distribuera AI-modeller på Google Vertex AI, en plattform som erbjuder helhetslösningar för att hantera maskininlärningens livscykel. Vertex AI låter dig träna, utvärdera, distribuera och övervaka AI-modeller på Google Cloud Platform (GCP) med hjälp av olika metoder och tekniker, som förbyggda behållare, anpassade behållare, AutoML och TensorFlow.
Bästa bildannoteringsverktygen att kolla in 2024
Bildannotering är viktigt för datorvision, robotik och autonom körning. Här är några av de bästa bildannoteringsverktygen att kolla in 2024: Markup Hero, som låter användare lägga till etiketter och förklaringar till bilder. Keylabs, som sparar tid för AI-forskare och utvecklare genom att effektivt sortera bilder i olika kategorier. Labelbox, som är ett kraftfullt vektor-etiketteringsverktyg. Scale, ett bildannoteringsverktyg som låter användare lägga till skalenstänger eller linjaler till en bild. Supervisely, ett verktyg för att annotera och märka bilder och videor för användning i maskinsynapplikationer. Scalabel, som ökar precisionen genom automatiska anmärkningar. RectLabel, ett bildetiketteringsverktyg som hjälper till att annotera bilder för användning i maskininlärning. Makingsense.ai, en webbapplikation för att märka bilder. CVAT, ett öppet källkodsprogram för att annotera bilder. LabelImg, ett populärt grundläggande grafiskt bildannoteringsverktyg skrivet i Python. VGG Image Annotator (VIA), ett gratis och öppet källkodsprogram för att annotera bilder. Dataturks, en tjänst i molnet som låter användare annotera bilder och identifiera data. Roboflow, en tjänst i molnet som kan användas för att annotera och märka data. Eagle, det bästa programmet för att ordna bilder och koncept. Hasty, ett online-annoteringsverktyg som använder AI för att annotera bilder. Amazon SageMaker Ground Truth, en AI-driven tjänst som hjälper kunder att generera högkvalitativ träningsdata för ML-algoritmer. Labellerr, en AI-driven produkt som automatiserar dataflödet för AI-första företag via datorvision AI.
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.
Python Mastery: Frigöra dataanalyspotential i den datadrivna eran
I dagens datadrivna värld är förmågan att utvinna insikter från stora mängder information en värdefull tillgång. Python, med sin användarvänlighet, kraftfulla bibliotek och stora community, har blivit det främsta språket för dataanalys. Python är avgörande för dataanalys på grund av sin användarvänliga syntax och omfattande bibliotek som NumPy och pandas, vilket förenklar uppgifter som datahantering och analys. Dessutom fungerar Python som ett primärt språk för maskininlärningsramverk som TensorFlow och PyTorch, vilket gör det till ett mångsidigt och viktigt verktyg för att utveckla och implementera maskininlärningsmodeller i dataanalysflöden.
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.
Förbättra AI-modeller med Orca 2 och Python
I den snabbt växande världen av maskininlärning är förmågan att finjustera AI-modeller och storskaliga språkmodeller en färdighet som skiljer de skickliga från nybörjare. Orca 2-modellen, känd för sina imponerande frågesvarsförmågor, är en utmärkt utgångspunkt för finjustering av AI. Att förbättra Orca 2-modellen med Python kan inte bara förbättra modellens prestanda, utan också ge ett enkelt sätt att lägga till anpassad kunskap till din AI-modell. Detta är särskilt användbart vid skapande av kundtjänst AI-assistenter som behöver kommunicera med kunder om företagets specifika produkter och tjänster.
TensorFlow är ett open-source-bibliotek utvecklat av Google, mestadels för djupinlärningsapplikationer men fungerar också bra med traditionell maskininlärning. TensorFlow tar data i form av tensorer, som är flerdimensionella matriser. Det använder dataflödesgrafer för sin verksamhet och använder Python som front-end API. TensorFlow släpptes först till allmänheten 2015 och dess första stabila version släpptes den 11 februari 2017. Sedan dess har det vuxit till att bli ett av de mest använda ramverken för maskininlärning och djupinlärningsapplikationer.
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.
Tio måste-läsa böcker om maskininlärning för 2024
Maskininlärning är ett dynamiskt och snabbt utvecklande område som kräver kontinuerligt lärande. Här är en lista över tio böcker om maskininlärning som rekommenderas att läsa 2024. 1. ´Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow´ av Aurélien Géron. 2. ´Machine Learning Yearning´ av Andrew Ng. 3. ´Interpretable Machine Learning´ av Christoph Molnar. 4. ´Pattern Recognition and Machine Learning´ av Christopher M. Bishop. 5. ´Deep Learning´ av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio och Aaron Courville. 6. ´The Hundred-Page Machine Learning Book´ av Andriy Burkov. 7. ´Machine Learning Engineering´ av Andriy Burkov. 8. ´Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control´ av Stuart Russell. 9. ´Building Machine Learning Powered Applications´ av Emmanuel Ameisen. 10. ´Reinforcement Learning: An Introduction´ av Richard S. Sutton och Andrew G. Barto.
Topp 20 mest populära AI-verktyg som du behöver använda
Artificiell intelligens (AI) har blivit en oumbärlig del av olika industrier och vardagen. Det förändrar hur vi arbetar, lär oss och interagerar med världen runt oss. Denna artikel listar de 20 mest populära AI-verktygen, inklusive Google AI Platform, IBM Watson, OpenAI GPT-3, TensorFlow, Amazon Lex, Microsoft Azure AI, Salesforce instein, Hugging Face, Scikit-Learn, Jasper (tidigare Jarvis) och Chatbot.com.
MLOps 2024 Roadmap: Från noll till proffs
Den snabbt föränderliga landskapet av artificiell intelligens och maskininlärning har gjort det mycket viktigt att operationalisera maskininlärningsmodeller. Maskininlärningsoperationer, eller MLOps, har utvecklats till ett viktigt område som bygger broar mellan data science och IT-drift. MLOps, en sammanslagning av ´maskininlärning´ och ´drift´, syftar till att effektivisera utvecklingen, distributionen och underhållet av maskininlärningsmodeller i produktionsmiljöer. Det är inspirerat av DevOps, med fokus på samarbete, automation och ständig förbättring genom hela maskininlärningslivscykeln.
Optimal inlärningshastigheter för neuronnätverk
Inlärningshastigheter är viktiga vid konfigurering av ett neuronnätverk, men att välja en är inte lätt eftersom det inte finns en enda bästa inlärningshastighet på grund av dess beroende av din dataset. I denna bloggpost kommer vi att introducera begreppet inlärningshastighet genom att titta på optimering av övervakade maskininlärningsmodeller. Vi kommer också att visa varför fasta inlärningshastigheter nästan aldrig är en bra idé, och hur inlärningshastighetsförfall kan hjälpa dig. Dessutom kommer vi att introducera inlärningshastighetstestet baserat på akademiska arbeten och andra bloggar, vilket gör att du kan välja den optimala inlärningshastigheten för din modell empiriskt och enkelt.
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.
Fem gratis AI-kurser för nybörjare från techjättar som Google, Amazon och Microsoft
Techjättar som Google, Amazon och Microsoft erbjuder gratis AI-kurser för att lära sig denna kommande teknik. Dessa inkluderar ´Amazon AI and Machine Learning Foundations´ (AWS Educate), ´Microsoft AI Fundamentals´ (edX), ´Google AI and Machine Learning Crash Course´ (Udacity), ´DeepLearning.AI TensorFlow Fundamentals´ (Coursera) och ´IBM AI for Everyone´ (YouTube). Dessa kurser är utformade för att hjälpa individer att börja sin AI-inlärningsresa, oavsett om de har tidigare programmeringserfarenhet eller inte. Inlärning av AI kan förbättra problemlösningsfärdigheter, karriärutsikter och anpassningsförmåga.
De sju bästa böckerna om generativ AI 2023
Generativ AI har fått mycket uppmärksamhet 2023, vilket gör det allt viktigare att förstå grunderna och tekniska nyanser. AIM har listat de sju bästa böckerna om generativ AI 2023 för maskininlärningsingenjörer och dataforskare. Böckerna inkluderar: ´Modern Times Series Forecasting with Python´ av Manu Joseph, ´Generative AI with Python and TensorFlow 2´ av Joseph Babcock och Raghav Bali, ´Generative Deep Learning´ av David Foster och Karl Friston, ´Designing Machine Learning Systems´ av Chip Huyen, ´Natural Language Processing with Transformer´ av Tunstall, von Werra och Wolf, ´Interpretable Machine Learning with Python, Second Edition´ av Serg Masis och ´Generative AI with LangChain´ av Ben Auffarth.
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.
Google leder AI-innovationen 2024 med en rad verktyg
År 2024 kommer Google att vara i framkant av artificiell intelligens (AI) innovation, och erbjuda en mängd verktyg som tillgodoser en bred användarbas, från utvecklare till företagsägare. Bland de framstående erbjudandena finns Google Cloud AI Platform, som är utformad för att bygga, distribuera och hantera storskaliga AI-applikationer. Google Assistant revolutionerar personlig assistans genom att använda naturligt språkbearbetning och röstigenkänning. TensorFlow är ett öppet ramverk för att skapa och träna AI-modeller. Google Duplex är ett AI-drivet system designat för att göra naturliga telefonsamtal. AI Projects är en samling gör-det-själv-kit och guider för att skapa AI-drivna enheter och projekt.
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.
Utforska artificiell intelligens: rekommenderade böcker och framtidsutsikter
Artificiell intelligens (AI) fortsätter att förändra vårt dagliga liv och det finns flera böcker som kan hjälpa nybörjare och erfarna att förstå denna komplexa teknik. AI har potential att revolutionera olika industrier, men det finns också många missförstånd och myter om AI. Vissa tror att AI kommer att ta över mänskliga jobb, men AI kräver fortfarande mänsklig övervakning och kan inte helt ersätta mänskliga arbetare. Etiska överväganden blir allt viktigare när AI fortsätter att forma vår värld, med oro för snedvridna beslut, integritetsintrång och förlust av jobb på grund av automatisering. Framtiden för AI är ett ämne som har diskuterats och debatterats flitigt på senare år, med fokus på automatisering, etik och påverkan på sysselsättning.
Skapande av digitala produkter med AI-verktyg
Skapandet av digitala produkter med hjälp av AI-verktyg kan avsevärt förbättra effektiviteten och innovationen. Här är tio AI-verktyg inom olika kategorier som kan vara avgörande för utvecklingen av digitala produkter: OpenAI GPT-3, TensorFlow (utvecklat av Google), IBM Watson, Amazon SageMaker, Microsoft Azure Cognitive Services, Dialogflow (Google Cloud), Clarifai, Hugging Face Transformers. Dessa verktyg erbjuder en mängd olika tjänster, inklusive naturlig språkbearbetning, visuell igenkänning, maskininlärning och mycket mer.
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.
Gratis kurs i Artificiell Intelligens med Python från Harvard University
Harvard University erbjuder en gratis kurs i Artificiell Intelligens (AI) med Python. Kursen, som sträcker sig över sju veckor, täcker grundläggande koncept som matematisk logik och graf sökalgoritmer, samt maskininlärning, neurala nätverk och språkmodeller. Den inkluderar också flera projekt för att tillämpa de lärande koncepten. För de som behöver fräscha upp sina programmeringsgrundläggande innan de tar denna kurs, erbjuder Harvard också CS50x Introduktion till datavetenskap, som också är gratis.
AI:s roll i omvandlingen av e-handel
AI har utvecklats från ett modeord till en kärndel av affärsstrategin inom e-handel. AI förändrar hur vi interagerar med kunder, hanterar lager och till och med hanterar kundtjänst. Denna artikel delar tre kritiska sätt AI förvandlar e-handel: personliga shoppingupplevelser, effektiv lagerhantering och avancerade kundtjänstlösningar. AI kan dramatiskt förändra lager- och leveranskedjehanteringen genom att förutsäga produktbehov baserat på olika faktorer som säsong, marknadstrender och tidigare försäljningsdata. Dessutom revolutionerar AI kundtjänsten genom att automatisera och personifiera interaktioner, till exempel via chatbots. Genom att omfamna dessa AI-strategier kan startups förvandla sina e-handelsföretag.
Google´s TensorFlow revolutionerar AI och maskininlärning
Googles TensorFlow, lanserat av Google Brain-teamet 2015, har revolutionerat AI och maskininlärning. TensorFlow är ett öppet källkods bibliotek för maskininlärning och har blivit en hörnsten i utvecklingen av AI-applikationer. Dess mångsidighet, skalbarhet och användarvänliga gränssnitt har gjort det till ett populärt verktyg för utvecklare, forskare och företag. TensorFlow möjliggör skapandet och träningen av komplexa maskininlärningsmodeller och har tillämpningar inom bild- och taligenkänning samt naturlig språkbearbetning. Dessutom spelar TensorFlow en central roll i att optimera innehåll för sökmotorer tack vare dess förmåga att bearbeta naturligt språk.
Intel lanserar nya processorer för att driva AI överallt
Intel Corp. har lanserat sin nya familj av mobila processorer, Intel Core Ultra, och den senaste generationen av sina traditionella centrala processor-enheter för bärbara datorer och servrar, 5:e generationens Intel Xeon-processorer. Båda processorerna är utformade för att driva artificiell intelligens (AI) i alla lägen och har AI-acceleration inbyggd i varje kärna. Intel Core Ultra, som representerar företagets största arkitektoniska skifte på över 40 år, kommer att stödja flera hundra AI-förstärkta applikationer som kan köras lokalt på persondatorer. Den nya generationen Xeon-chips ger betydande prestanda- och effektivitetsvinster jämfört med 4:e generationens processorer.
Intel lanserar ´AI Everywhere´ med två nya chip
Intel har lanserat sin ´AI Everywhere´-kampanj, med lanseringen av två nya chip - Core Ultra för datorer och mobila enheter och Fifth Generation Xeon för servrar. Kampanjen syftar till att stärka företagets position på AI-chipmarknaden. Genom att erbjuda AI-utbildning och inferensjobb över stora datacenter, AI-datorer och även mindre mobila enheter, tror företagets VD Pat Gelsinger och ledande chefer att de kan hjälpa kunderna. Gelsinger bekräftade också att Intel inte bygger en egen Arm-processor, men tror att Intel kommer att ha en ´betydande verksamhet´ som en Arm foundry-leverantör som tillverkar Arm-enheter för andra företag.
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.
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).
Sju tekniker för att förbättra maskininlärningsmodeller med TensorFlow
En erfaren praktiker inom maskininlärning (ML) delar sju tekniker som har förbättrat hans ML-modeller med TensorFlow. 1. Effektiv datapreprocessering. TensorFlow erbjuder verktyg för effektiv datahantering. 2. Användning av TensorFlow´s Keras API för snabb prototypframställning. Keras, integrerat i TensorFlow, är perfekt för snabb prototypframställning tack vare sitt användarvänliga gränssnitt. 3. Implementering av anpassade lager och modeller. Ibland räcker inte fördefinierade lager, och skapandet av anpassade lager och modeller ger större flexibilitet. 4. Effektiv GPU-användning.
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.
AI-verktyg förändrar branscher och förbättrar effektiviteten
Artificiell intelligens (AI) har upplevt en oöverträffad tillväxt de senaste åren, vilket lett till utvecklingen av en rad AI-verktyg. OpenAI´s ChatGPT har framstått som en pionjär inom naturlig språkbearbetning (NLP), medan DeepMind´s AlphaFold representerar ett monumentalt språng inom bioinformatik. IBM Watson utmärker sig som en banbrytande kraft inom företagsnivå AI-lösningar. Google´s AI Platform är en omfattande svit som möjliggör för utvecklare att bygga, distribuera och hantera maskininlärningsmodeller i skala. Amazon SageMaker är en helt hanterad tjänst som tillhandahåller utvecklare och dataforskare med verktyg för att snabbt bygga, utbilda och distribuera maskininlärningsmodeller. TensorFlow, utvecklad av Google Brain team, är en öppen källkod maskininlärningsramverk med enorm popularitet. Hugging Face´s Transformers bibliotek har revolutionerat hur NLP-uppgifter närmas. NVIDIA AI omfattar en rad verktyg och teknologier optimerade för djupinlärning och AI-applikationer. Microsoft Azure AI erbjuder diverse AI-tjänster och verktyg som tillgodoser olika affärsbehov. DataRobot specialiserar sig på automatiserad maskininlärning (AutoML), vilket gör det enkelt för organisationer att bygga exakta prediktiva modeller.
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.
Jämförelse av framväxande verktyg och ramverk inom AI
Artificiell intelligens (AI) har utvecklats snabbt de senaste åren, med framsteg inom verktyg och ramverk. Detta inkluderar TensorFlow, skapat av Google, och PyTorch, utvecklat av Facebooks AI-forskningslabb. No-Code AI och Machine Learning-plattformar har också blivit populära, med Google AutoML och IBM Watson Studio som två framstående alternativ. För naturlig språkbehandling finns SpaCy och NLTK, medan OpenAI Gym och Unity ML-Agents är populära för reinforcement learning. TensorFlow Lite och ONNX Runtime är ledande inom Edge AI, medan OpenCV och MediaPipe är fokuserade på datorseende. Slutligen erbjuder AWS SageMaker och Azure Machine Learning molnbaserade AI-tjänster.
Integrera AI i Windows-applikationer: En guide och fem gratis kurser
Att integrera Artificiell Intelligens (AI) i Windows-applikationer kan ge en betydande ökning av funktionalitet och användarupplevelse. Detta blogginlägg utforskar stegen för att smidigt lägga till AI i dina Windows-appar och lyfter även fram fem gratis kurser för att bemästra Machine Learning. Några av stegen inkluderar att välja rätt AI-ramverk, som Microsofts Azure Cognitive Services eller TensorFlow, och att definiera din användarfall. Dessutom råds det att använda förtränade modeller och implementera realtidsfeedback från AI-modeller.
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.
En omfattande guide till maskininlärning
Artikeln presenterar en omfattande guide till maskininlärning, en snabbt växande teknik som har potential att revolutionera olika branscher, från hälso- och sjukvård till finans, underhållning till transport. Maskininlärning är en delmängd av artificiell intelligens som fokuserar på att möjliggöra för datorer att lära sig och göra förutsägelser eller beslut utan att vara explicit programmerade. Artikeln täcker grundläggande koncept och terminologi, olika typer av maskininlärningstekniker, samt populära bibliotek och ramverk för att implementera maskininlärningsalgoritmer. Författaren diskuterar också vikten av att välja och förbereda rätt data, modellträning och utvärdering, och implementering och produktionisering av maskininlärningsmodeller.
Maskinlärningsverktyg: Betydelse, fördelar och populära val
Maskinlärning har utvecklats kraftigt på senare år och blivit en viktig komponent inom olika branscher. För att utnyttja maskinlärningens kraft behöver man rätt verktyg. Verktygen för maskinlärning spelar en central roll i förenklingen av den komplexa processen för att bygga, träna och distribuera maskinlärningsmodeller. De ger en miljö där dataforskare och utvecklare kan experimentera med olika algoritmer, förbehandla data, träna modeller och utvärdera deras prestanda. De populäraste verktygen för maskinlärning som används av dataforskare och utvecklare inkluderar TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, Keras och Microsoft Azure Machine Learning Studio.
Använda TensorFlow för generativ programmering
Artificiell intelligens har stor kreativ potential, särskilt inom generativ programmering. Ett populärt bibliotek för detta är TensorFlow, ett kraftfullt maskininlärningsramverk utvecklat av Google. TensorFlow är ett öppen källkods-maskininlärningsbibliotek som utvecklats av Google Brain-teamet. Det är flexibelt, effektivt och användarvänligt, vilket gör det till ett utmärkt val för en mängd olika maskininlärningsuppgifter, inklusive generativ programmering. Artikeln introducerar TensorFlow och visar hur man kan använda dess kapacitet för avancerad generativ programmering i Python.
Generativ AI förändrar videospelsindustrin
Den teknologiska utvecklingen inom videospelsindustrin upplever en renässans, där generativ AI (GAI) spelar en avgörande roll. GAI kan generera stora mängder högkvalitativt innehåll autonomt, vilket minskar tiden och resurserna som krävs för spelutveckling och påskyndar utgivningen av nya spel. Företag som Blizzard Entertainment och Ziva Dynamics har redan börjat använda AI för att automatisera uppgifter och förbättra spelutvecklingsprocessen. Studier förutser att andelen av videospelsinnehåll som utvecklas med stöd av generativ AI kommer att växa från mindre än 5% idag till 50% eller mer under de närmaste fem till tio åren.
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.
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.
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 kan transformera din karriär
Artificiell intelligens (AI) har varit ett hett ämne inom teknikvärlden i många år och dess popularitet kommer bara att fortsätta växa. AI refererar till utvecklingen av datorsystem eller maskiner som kan utföra uppgifter som normalt skulle kräva mänsklig intelligens. Detta inkluderar lärande, problemlösning, mönsterigenkänning, beslutsfattande och mycket mer. AI-teknik används inom olika branscher som hälso- och sjukvård, finans, transport, utbildning, cybersäkerhet och mer. En AI-kurs kan vara en banbrytande möjlighet för den som vill utöka sina kunskaper och färdigheter inom det snabbt växande AI-fältet.
Topp 10 AI-verktyg för realtids anomalidetektering
Anomalidetektering är en viktig del av dataanalys och säkerhet i dagens datadrivna miljö. Det hjälper företag att hitta avvikelser eller oväntade trender i deras data, vilket kan vara tecken på bedrägeri, brister, säkerhetsbrott eller andra viktiga händelser. I artikeln granskas de tio bästa realtids anomalidetekteringsprogramvarorna AI-verktyg. Dessa inkluderar Amazon CloudWatch Anomaly Detection, Microsoft Azure Anomaly Detector, Splunk, Elasticsearch, OpenAI GPT-3, RapidMiner, H2O.ai, Numenta Anomaly Benchmark (NAB), TensorFlow Probability och Kibana.
AI och maskininlärning revolutionerar avancerade förarassistanssystem
Artificiell intelligens och maskininlärning har revolutionerat avancerade förarassistanssystem (ADAS) genom att använda djupinlärningstekniker. ADAS förlitar sig mycket på djupinlärning för att analysera och tolka stora mängder data från olika sensorer som kameror, LiDAR, radar och ultraljudssensorer. Genom att effektivt införliva maskininlärningstekniker i utbildningen av djupinlärningsmodeller kan ADAS-system analysera sensordata i realtid och fatta välgrundade beslut för att förbättra förarsäkerheten och assistera i köruppgifter, vilket gör det framtidssäkert för autonom körning.
