» Håll dig ajour kring AI · En AI-skapad och ständigt föränderlig nyhetstidning om AI. Idag har vår robot sammanfattat 145 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

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade i förrgår
2 400+ svenska företag och offentliga verksamheter har gått vår kurs "AI på jobbet".

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 13 februari

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 12 februari

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.

Medium fördjupade 6 februari

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.

Direktlänk Dela Towards Data Science fördjupade 6 februari

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.

Direktlänk Dela Hackster fördjupade 1 februari

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.

Direktlänk Dela MSPoweruser fördjupade 1 februari

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.

Direktlänk Dela The Actuary Magazine fördjupade 1 februari

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.

Direktlänk Dela Adafruit Industries fördjupade 1 februari

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 28 januari

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 27 januari

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 26 januari

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 25 januari

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.

Direktlänk Dela Towards Data Science fördjupade 24 januari

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 24 januari

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 23 januari

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.

Direktlänk Dela Data Driven Investor fördjupade 23 januari

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 23 januari

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.

Direktlänk Dela MarkTechPost fördjupade 23 januari

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.

Direktlänk Dela Artrocker fördjupade 21 januari

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 18 januari

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.

Direktlänk Dela Lee Daily fördjupade 16 januari

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.

Direktlänk Dela Geeky Gadgets fördjupade 13 januari

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.

Medium fördjupade 12 januari

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.

Direktlänk Dela MarkTechPost fördjupade 11 januari

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 7 januari

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 6 januari

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 3 januari

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 2 januari

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.

Direktlänk Dela Anyuak Media fördjupade 1 januari

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.

Direktlänk Dela The Times of India fördjupade 30 december

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.

Direktlänk Dela Analytics India Magazine fördjupade 28 december

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.

Direktlänk Dela Cryptopolitan fördjupade 26 december

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.

Direktlänk Dela Biz.crast.net fördjupade 25 december

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 23 december

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.

Direktlänk Dela TechBullion fördjupade 23 december

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 22 december

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 20 december

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.

Direktlänk Dela KDnuggets fördjupade 18 december

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.

Direktlänk Dela Entrepreneur Media fördjupade 15 december

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.

Direktlänk Dela TechBullion fördjupade 15 december

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.

Direktlänk Dela SiliconANGLE fördjupade 14 december

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.

Direktlänk Dela Fierce Electronics fördjupade 14 december

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.

Direktlänk Dela TechBullion fördjupade 9 december

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.

Direktlänk Dela Coinspeaker fördjupade 4 december

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).

Direktlänk Dela Compliance Week fördjupade 1 december

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 1 december

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 29 november

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.

Direktlänk Dela Techiexpert fördjupade 28 november

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 24 november

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.

Direktlänk Dela Inside Big Data fördjupade 24 november

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 24 november

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.

Direktlänk Dela TweakTown fördjupade 20 november

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 18 november

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.

Direktlänk Dela Robots.net fördjupade 17 november

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.

Direktlänk Dela Robots.net fördjupade 16 november

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.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 9 november

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.

Direktlänk Dela MarketWatch fördjupade 8 november

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.

Direktlänk Dela Geeky Gadgets fördjupade 6 november

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 6 november

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.

Direktlänk Dela SweClockers fördjupade 31 oktober

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 22 oktober

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.

Direktlänk Dela TechBullion fördjupade 21 oktober

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.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 21 oktober

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.

Direktlänk Dela Embedded Computing Design fördjupade 12 oktober

Förståelse och tolkning av maskininlärningsmodeller: Populära metoder

Förståelse och tolkning av maskininlärningsmodellbeslut är avgörande för transparens, ansvarsskyldighet och förtroende för resultaten. Här är några av de mest populära metoderna som programmerare använder för att tolka maskininlärningsmodeller. Lucid är ett specialiserat system för visualisering av neuronnät. Captum är ett PyTorch-bibliotek som erbjuder olika tolkningsalgoritmer. Anchors-tekniken är optimal för bildklassificeringsmodeller. TensorFlow Explainability tillhandahåller tolkningstekniker unika för TensorFlow-baserade AI-modeller. SHAP använder spelteori för att förklara resultatet av alla maskininlärningsmodeller. ELI5 är ett Python-bibliotek som gör tolkning av ML-modeller relativt enkelt.

Direktlänk Dela National Portal for Artificial Intelligence, India fördjupade 12 oktober

Artikeln diskuterar likheterna mellan öppen källkodsprogramvara och maskininlärning, och vad maskininlärning kan lära av öppen källkod. Båda områdena domineras av öppen källkod, med maskininlärning som främst använder ramverk som PyTorch och TensorFlow. Utmaningar inkluderar komplexiteten och tillgängligheten av data som båda bygger på, och den ´olyckliga´ försörjningskedjan som kan uppstå. Maskininlärning kommer troligtvis att expandera till många nischer, precis som öppen källkod har gjort. Maskininlärning behöver metadata och verktyg för att förstå sina utmaningar, och säkerhet kommer att vara ett stort problem. Reglering och ansvar kommer troligen att öka i takt med att sektorns betydelse växer.

KDnuggets fördjupade 9 oktober

Populära Python-bibliotek för programmering

Python är ett populärt och mångsidigt programmeringsspråk med ett rikt ekosystem av bibliotek och moduler. Dessa inkluderar TensorFlow, ett öppen källkods bibliotek utvecklat av Google för högnivåberäkningar, Scikit-Learn för maskininlärning, Numpy för vetenskaplig databehandling, Keras för att bygga och träna neurala nätverk, PyTorch för maskin- och djupinlärning, LightGBM för gradient boosting-maskiner, Eli5 för att förklara maskininlärningsmodeller och förutsägelser, SciPy för vetenskaplig databehandling, Theano för numerisk beräkning och Pandas för dataanalys och manipulering.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 7 oktober

Maskininlärningsprogrammarknaden: Framtida utsikter och nuvarande trender

En rapport om marknaden för maskininlärningsprogram har fokuserat på en omfattande analys av nuvarande och framtida utsikter för maskininlärningsindustrin. Rapporten är en sammanslagning av primär och sekundär forskning, vilket ger marknadsstorlek, andel, dynamik och prognos för olika segment och undersegment med hänsyn till makro- och mikromiljöfaktorer. Några av de företag som påverkar denna marknad inkluderar Microsoft, Google, TensorFlow, Kount, Warwick Analytics, Valohai, Torch, Apache SINGA, AWS, BigML, Figure Eight, Floyd Labs. Rapporten ger insikter i konkurrenskraftiga mönster, fördelar och förluster av produkter och makroekonomiska politik på marknaden. Den erkänner möjligheter i konkurrenskraftiga marknadsförhållanden och ger information för beslutsfattande och politik som kommer att öka företagstillväxten.

Direktlänk Dela Meade County Messenger fördjupade 4 oktober

Utmaningar och framgångsfaktorer för AI i dataanalys

I dagens datadrivna värld är organisationer översvämmade av stora mängder data. För att fatta informerade beslut och få en konkurrensfördel måste de utnyttja kraften i artificiell intelligens (AI) i dataanalys. Innan man dyker in i AI-driven dataanalys är det avgörande att definiera klara mål. Välja rätt verktyg och teknologier är avgörande. Säkerställ att dina data är rena, korrekta och välorganiserade. Utforska olika AI-modeller för att hitta den bästa passformen för dina dataanalysbehov. Använd AI för att automatisera repetitiva dataanalysuppgifter. Samarbete mellan dataforskare, analytiker och domänexperter är avgörande för framgångsrik AI-driven dataanalys. Data är dynamiska och AI-modeller kan bli föråldrade om de inte regelbundet uppdateras. Fokusera på tolkbarhet. Se till att dina AI-drivna insikter är förståeliga för intressenter. Säkerställ datasäkerhet och överensstämmelse. Mät ROI och iterera kontinuerligt.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 1 oktober

Google firar 25 år: En titt på företagets största AI-ögonblick

Google firar sitt 25-årsjubileum och blickar tillbaka på sina största AI-ögonblick. 2001 började Google använda maskininlärning för att föreslå stavningsförbättringar i websökningar. 2006 lanserades Google Translate, som nu stöder 133 språk. 2015 introducerades TensorFlow, en open source maskininlärningsramverk. 2016 besegrade AlphaGo, ett AI-program, världsmästaren i Go. Samma år utvecklades Tensor Processing Units (TPUs) för att snabba upp AI-utvecklingen. 2017 introducerade Google Research Transformer, en ny neural nätverksarkitektur. 2019 hjälpte BERT Google Search att bättre förstå sökfrågor. 2020 löste DeepMind proteinveckningsproblemet med AlphaFold. 2023 lanserades Bard, ett generativt AI-system, och PaLM 2, en stor språkmodell.

Direktlänk Dela Nation World News fördjupade 30 september

En omfattande guide till att ladda ner och använda DALL-E 2

OpenAI har utvecklat DALL-E 2, ett imponerande system som kan generera mycket realistiska bilder från textuella uppmaningar. DALL-E 2 bygger på den banbrytande originalmodellen DALL-E och ger användarna ännu större kontroll över det genererade innehållet. Denna guide går igenom processen att ladda ner och köra DALL-E 2 på ditt system. DALL-E 2 är en AI-modell som kombinerar element av toppmoderna djupinlärningsalgoritmer, naturlig språkbearbetning och neurala nätverksarkitekturer för att skapa fantastiska och realistiska bilder som matchar den givna textbeskrivningen. OpenAI har gjort betydande framsteg i den underliggande tekniken för DALL-E 2, vilket gör det möjligt att generera bilder i mycket högre upplösning jämfört med dess föregångare.

Direktlänk Dela Robots.net fördjupade 30 september

Generativ AI växer snabbt, företag anställer frilansare för att fylla kompetensluckor

Generativ AI är en snabbt växande teknologi och företag anställer frilansare för att dra nytta av tekniken. Enligt Upwork, en marknadsplats för frilansarbete, har inlägg för generativa AI-jobb ökat med mer än 1000% i Q2 2023 jämfört med slutet av 2022. En undersökning av 1 400 amerikanska företagsledare av Upwork Research Institute fann att 49% av anställningschefer planerar att anställa fler oberoende och heltidsanställda i svar på efterfrågan på AI-kompetens. Här är de 10 mest eftertraktade generativa AI-färdigheterna företag söker idag, enligt Upwork: 1. ChatGPT 2. Naturlig språkbearbetning (NLP) 3. TensorFlow 4. Bildbehandling 5. PyTorch 6. AI-innehållsskapande 7. Midjourney 8. AI-chattbot 9. Modelljustering 10. Stabil diffusion.

Direktlänk Dela Intelligent CIO fördjupade 29 september

AI-certifieringar för att främja karriären inom teknik

AI-certifieringar är ett effektivt sätt för teknikproffs att främja sin karriärtillväxt. Certifieringarna visar förståelse och kompetens inom olika aspekter av AI, inklusive maskininlärning, naturlig språkbearbetning, datorseende, robotik och AI-programvara. Marknaden för AI väntas växa från 515,31 miljarder dollar 2023 till mer än 2 biljoner dollar 2030, vilket skapar en enorm efterfrågan på AI-experter. Artikeln analyserar de bästa AI-certifieringarna för att hjälpa individer att avancera i sina karriärer och hålla sig uppdaterade med de senaste AI-teknologierna. Dessa inkluderar program från DeepLearning.AI, United States Artificial Intelligence Institute, Havard University, Google, IBM, SuperDataScience Team, ARTiBA, Stanford School of Engineering, Microsoft och UC Berkeley.

Direktlänk Dela Compliance Week fördjupade 27 september

Maskininlärningsprogramvarumarknaden förväntas växa med 35,3% CAGR mellan 2023 och 2030

En rapport om maskininlärningsprogramvarumarknaden förutspår en imponerande årlig tillväxttakt på 35,3% under perioden 2023-2030. Denna tillväxt drivs av ökad användning av maskininlärning och AI inom olika branscher, inklusive hälso- och sjukvård, finans, e-handel och tillverkning. Rapporten identifierar också viktiga spelare på marknaden, inklusive Microsoft, Google, TensorFlow, Kount, Warwick Analytics, Valohai, Torch, Apache SINGA, AWS, BigML, Figure Eight och Floyd Labs. Framtida trender och möjligheter inkluderar ökad efterfrågan på prediktiv och föreskrivande analys, integration av maskininlärning i edge computing-enheter och IoT, och ökad betoning på djupinlärningsalgoritmer och teknik för naturlig språkbehandling.

Direktlänk Dela Benzinga fördjupade 27 september

Forskning om AI i Platform as a Service (PaaS) marknaden till 2023

En ny forskningsrapport täcker AI i Platform as a Service (PaaS) marknaden fram till 2023. Rapporten inkluderar maskininlärningsplattformar, naturlig språkbehandlingstjänster och visuell analys. Den innehåller strategiska insikter och en genomgripande medvetenhet om marknadstrender, storlek och andel. De största aktörerna som täcks i rapporten inkluderar Bluemix, TensorFlow, AWS, Rainbird AI, Azure, Google Cloud, Wipro, Meya.ai, Infosys och Mircrosoft. Rapporten tar även hänsyn till påverkan av Covid-19 och konflikten mellan Ryssland och Ukraina.

Direktlänk Dela Benzinga fördjupade 25 september

Öppen källkod och artificiell intelligens (AI) har en gemensam historia som började på 1970-talet på MIT. Richard M. Stallman utvecklade idén om fri programvara, som senare blev öppen källkod, grunden för modern AI. Alan Turing startade den moderna AI-rörelsen och John McCarthy myntade termen ´artificiell intelligens´ och skapade Lisp, AI:s första språk. Idag erkänner till och med Bill Gates att AI baserat på öppen källkod är det största sedan han introducerades till idén om ett grafiskt användargränssnitt (GUI) 1980. Populära AI-generativa modeller som ChatGPT och Llama 2 kommer från öppen källkod. Hugging Face´s Transformer är det främsta öppna källkodsbiblioteket för att bygga dagens maskininlärningsmodeller. Dessutom har TensorFlow och PyTorch, utvecklade av Google och Facebook, drivit ChatGPT. Trots att många stora kommersiella LLM inte är riktigt öppna källkoder, var alla de stora LLM tränade på öppna data.

ZDNet fördjupade 21 september

Maskinlärning och djupinlärning kan förbättra tillverkningsprocesser

Maskinlärning och djupinlärning kan förbättra komplexa interaktioner mellan variabler i tillverkningsprocesser. Dessa verktyg kan vara mest användbara när de kombineras med ingenjörers expertis för att maximera både verktygens och ingenjörernas värde. Detta beror på tillräckliga mängder bra data, högt optimerade algoritmer och korrekt utbildning av ingenjörer som använder dessa verktyg. När de väl har implementerats kan dessa algoritmer öka avkastningen, främja ny receptutveckling och förbättra kontrollen över en fabrik. Dessutom kan ingenjörsteam nu dra nytta av AI/ML-metoder vid alla punkter i processutvecklings- och förvaltningscykeln, vilket hjälper dem att sortera genom en mängd komplexa interaktioner på kortare tid.

Direktlänk Dela Semi Engineering fördjupade 21 september

Användning av AI och automatisering inom Shell och Ocado

Shell och Ocado diskuterar hur de använder artificiell intelligens (AI) och automatisering för att förbättra effektiviteten och kvaliteten på sina verksamheter. Shell använder AI för att transformera delar av företaget från kolförbränning till grönare lösningar. Ocado använder AI och maskininlärning för att optimera sina logistik- och lagerhanteringsprocesser, och för att förstå sina kunders beteenden. Båda företagen använder en blandning av egna lösningar och tredjepartstjänster, och båda betonar vikten av att förstå och hantera förändringar i arbetsflödet och att säkerställa att alla anställda är delaktiga i förändringarna. De diskuterade också utmaningarna med att hålla jämna steg med regleringar och att skydda kunddata.

Direktlänk Dela Bloomberg fördjupade 20 september

Mätning av AI-prestanda: Nyckelmetoder och verktyg

Att mäta prestanda i artificiell intelligens (AI) är avgörande för att utvärdera framgången för AI-modeller och system. Några av de viktigaste mätvärdena för att mäta AI-prestanda inkluderar noggrannhet, precision och återkallande, F1-poäng, medelabsolut fel (MAE) och förvirringsmatris. Verktyg som TensorBoard och MLflow erbjuder kraftfulla funktioner för att förenkla spårning och visualisering av AI-prestanda. Korsvalideringstekniker, ROC-kurvor och AUC, snedvridnings- och rättvisemått, prestandaprofilering och ensembletekniker är ytterligare metoder för att mäta AI-prestanda. Dessutom är kontinuerlig övervakning av AI-modeller i produktion avgörande för att upptäcka prestandadrift och bibehålla optimal prestanda.

Direktlänk Dela ReadWrite fördjupade 20 september

Bästa praxis för implementering av AI i företag

För att framgångsrikt implementera AI-initiativ måste företag förstå vilka AI-modeller som bäst passar deras affärsfall. Det är viktigt att känna till fyra nyckelbegrepp: maskininlärning (ML), djupinlärning, enkel AI och generativ AI. ML är den vanligaste formen av AI, ofta införlivad i affärsverktyg som analytik och driftsstöd. Djupinlärning är en form av ML som använder komplexa neurala nätverk. Enkel AI använder regelbaserade system för att automatisera grundläggande uppgifter. Generativ AI, ofta baserad på djupinlärning, förutsäger det optimala svaret på en fråga baserat på dess träningsdata. Generativ AI har nyligen varit den hetaste formen av AI, främst på grund av dess förmåga att generera lättförståelig information. Bland de mest aktiva och snabbt föränderliga områdena inom generativ AI är privat data. Alla stora offentliga molnleverantörer - Amazon, Google, IBM, Microsoft, Oracle och Salesforce - erbjuder molnbaserade AI-verktyg för att underlätta byggandet av modeller som använder privat data. Företag som vill utveckla sina egna AI-modeller kanske vill titta på dessa verktyg och hålla utkik efter utvecklingen av nya funktioner. Djupinlärningsmodeller är grunden för många anpassade AI-projekt klassificerade som generativ AI. Det finns ett antal kraftfulla öppen källkodsmodeller och ramverk tillgängliga, inklusive följande: Apache MXNet. Keras. PyTorch. TensorFlow. TFLearn. Theano. Det finns också specialiserade öppen källkods bibliotek, som Fast.ai, Hugging Face Transformers och Stable Diffusion för naturlig språkbearbetning, och Detectron2 och OpenCV för bildbehandling. Dessa verktyg används för att bygga modeller och är lämpliga endast för organisationer vars personal inkluderar utvecklare som är mycket bekanta med AI och ML-principer, öppen källkods kodning och ML-arkitekturer. Många företag kommer att finna det svårt att använda dessa verktyg i frånvaro av sådan expertis. När de integreras i bredare programvara kan ML-verktyg lägga till en nästan mänsklig utvärderingsnivå till applikationer. ML används ofta för att förbättra affärsanalys samt grundläggande bildbehandling för igenkänning av verkliga förhållanden. Självkörande och assistansfunktioner i fordon, till exempel, baseras på ML. Enkla AI-verktyg är nu nästan helt integrerade med andra produkter, vilket innebär att det troligen kommer att vara utmanande att anta dem om du redan använder en produkt med AI-funktioner eller är villig att byta verktyg för att anställa en som gör det. Dessutom är AI-funktioner av denna typ primitiva jämfört med vad som finns tillgängligt i de andra tre modellkategorierna, så det finns en risk för att förvänta sig för mycket. Så, vad ska ett företag som är intresserat av att anta AI leta efter vad gäller övergripande modeller och specifika verktyg? Offentliga generativa AI-verktyg som ChatGPT och Bard är användbara för att skriva annonskopior, skapa enkla dokument och samla in information. Men behandla dem som juniorpersonal, alltid underkasta deras utdata en granskning av en seniorperson. Antingen privata generativa AI-verktyg eller djupinlärningsfunktioner integrerade i analysprogramvara kan hantera affärsanalysapplikationer. IBM:s AI-verktyg är mycket uppskattade inom detta område, och leverantörer som VMware rör sig in i samma utrymme med ett mer allmänt tillvägagångssätt. Alla molnbaserade generativa AI-verktyg som är tillgängliga som webbtjänster på det offentliga molnet är väl lämpade för detta, oavsett om du integrerar AI i din egen programvara eller införlivar den som en del av ett analyspaket du redan använder. För realtidskontroll, överväg ML-verktyg som kan integreras med IoT-enheter, händelsebearbetning eller logganalys. Enkel ML används bäst som en del av en bredare applikation, men djupinlärningsverktyg i öppen källkodsform kan hjälpa till att bygga mer komplexa applikationer. Se till att sätta alla verktyg du utvecklar eller väljer för realtidsapplikationer genom omfattande tester. Ett problem med antingen verktyget eller med din utveckling kan ha allvarliga konsekvenser i tidskänsliga applikationer, som processkontroll eller säkerhets- och driftsövervakning. Generering av specialiserat innehåll, som kod och bilder, är för närvarande den svåraste uppgiften att matcha till en modell och tillvägagångssätt. För kodgenerering tenderar användarna att vara överens om att det bästa tillvägagångssättet är att använda ett co-pilot-stil AI-kodningsverktyg - GitHub Copilot är ett ledande exempel - med specialiserad träning och ett användargränssnitt som är kompatibelt med vanliga integrerade utvecklingsmiljöer, som Visual Studio Code. För mer allmän innehållsskapande är specialiserade AI-skrivverktyg starka konkurrenter. Men som nämnts ovan kräver de noggrann mänsklig granskning för att hantera hallucinationer. Om det är viktigt att bygga innehåll baserat på dina egna data, då behöver du en generativ modell som du kan träna på dina egna dokumentresurser - en form av privat generativ AI. Som en sista varning är AI inte medveten - trots vad vissa har spekulerat. I många fall kommer generativ AI och andra djupinlärningsmodeller ofta att generera fel i många av sina svar. Det är avgörande att inte integrera AI i din företags IT-miljö utan att implementera tillräckliga kontroller över hur resultaten används. Att inte göra det kommer nästan säkert att diskreditera projektet, projektets förespråkare och kanske AI totalt sett inom ditt företag.

Direktlänk Dela TechTarget fördjupade 18 september

Python dominerar AI: En biblioteksdriven revolution

Maskininlärning (ML), en underkategori av Artificiell Intelligens (AI), gör det möjligt för datorer att utföra uppgifter utan specifika instruktioner, genom att lära av erfarenhet. Python har utmärkt stöd för ML med sina omfattande funktioner och breda utbud av tredjepartsbibliotek. Bland dessa bibliotek finns TensorFlow utvecklat av Google Brain team, PyTorch utvecklat av Meta´s AI forskningsteam, Keras, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Orange3, Pandas, Matplotlib, Theano och PyBrain. Dessa bibliotek har bidragit till att främja fältet för artificiell intelligens.

Direktlänk Dela MakeUseOf fördjupade 16 september

Marknadsutsikter för artificiell intelligens i plattform som en tjänst (PaaS) 2023-2030

En ny rapport visar kommersiella möjligheter och inkomstprognoser för marknaden för artificiell intelligens i plattform som en tjänst (PaaS) under de kommande åren. Marknaden har vuxit från USD miljoner till USD miljoner från 2017 till 2022, med en CAGR på procent. Det uppskattas att marknaden kommer att nå USD miljoner år 2029. Rapporten fokuserar på marknadsstorlek, segmentstorlek (inklusive produkttyp, tillämpning och geografi), konkurrentlandskap, nyligen status och utvecklingstrender. Dessutom ger rapporten strategier för företag att övervinna hot från COVID-19.

Direktlänk Dela Benzinga fördjupade 16 september

Global studie om mjukvarumarknaden för maskininlärning

En ny global studie av mjukvarumarknaden för maskininlärning har släppts av Global Market Vision. Rapporten utvärderar marknadsrisker, belyser möjligheter och ger stöd för strategiska och taktiska beslut. Den ger viktig statistik om marknadsstatus för ledande aktörer inom mjukvarumarknaden för maskininlärning och erbjuder information om marknadstrender och utveckling, tillväxtdrivare, teknologier och den förändrade investeringsstrukturen på den globala mjukvarumarknaden för maskininlärning. Rapporten använder effektiva grafiska presentationsmetoder, som grafer, diagram, tabeller och bilder för bättre förståelse.

Direktlänk Dela Lagunanow.ph fördjupade 13 september

Deepfakes ökar, men verktyg finns för att bekämpa dem

Deepfakes blir allt vanligare och leder till mer fel- och desinformation på sociala medier. Detta gör det svårt att skilja fakta från fiktion. Syftet med deepfakes är att negativt påverka allmänhetens kunskap under val, vilseleda människor om kriser och mer. Det finns dock verktyg för journalister att bekämpa deepfakes, inklusive Deep neural networks, Deepware, Sensity, Hive och Illuminarty. Dessa verktyg kan hjälpa användare att identifiera och bekämpa deepfakes, men de är inte 100% exakta hela tiden. Det finns alltid risken för falska positiva eller negativa, där legitimt innehåll kan misstas för att vara en deepfake eller tvärtom.

Direktlänk Dela International Journalists´ Network fördjupade 12 september

Wunderman Thompson använder Googles TensorFlow för att utveckla AI-verktyg

Wunderman Thompson, en del av WPP, har använt Googles öppna källkodsprogramvara TensorFlow för att utveckla AI-verktyg. Cole Peterson, direktör för kreativ teknologi på Wunderman Thompson, leder ett sex personers team som prototyper AI-användningsfall. TensorFlow har hjälpt teamet att snabbare komma till ett fungerande resultat vid utveckling av modeller för webbläsarapplikationer. De har använt TensorFlow JS för att bygga webbläsarappar runt denna funktion. Trots att TensorFlow har sina begränsningar, som lång lasttid och en icke-intuitiv process för att hitta förbyggda modeller, har det förbättrats över tiden.

Direktlänk Dela The Drum fördjupade 12 september

AI in Platform as a Service (PaaS) marknaden växer kraftigt

En omfattande marknadsundersökning analyserar ´Artificial Intelligence in Platform as a Service (PaaS) Market´, utforskar faktorer som driver dess tillväxt, de hinder den står inför och de möjligheter den presenterar. Rapporten undersöker konkurrenslandskapet, inklusive strategier som används av nyckelspelare, och identifierar lovande tillväxtutsikter i både etablerade och framväxande segment och regioner. Den globala marknaden för AI in PaaS uppskattades till 4771,18 miljoner USD 2022 och förväntas expandera med en CAGR på 20,95% under prognosperioden, nå 14937,92 miljoner USD 2028.

Direktlänk Dela Benzinga fördjupade 11 september

Varför du bör överväga Python för maskininlärning och AI

Python har framstått som det föredragna programmeringsspråket för maskininlärning och AI-applikationer. Dess mångsidighet, användarvänlighet och omfattande biblioteksstöd gör det till det första valet för dataforskare, forskare och ingenjörer inom dessa områden. Python har ett rikt ekosystem av bibliotek och ramverk som förenklar utvecklingen av maskininlärning och AI. Två av de mest framstående biblioteken är TensorFlow och PyTorch, som erbjuder verktyg och resurser för att bygga och träna djupinlärningsmodeller. Scikit-Learn är ett annat bibliotek som ofta används för olika maskininlärningsuppgifter. Python har starkt stöd för molntjänster som AWS, Google Cloud och Azure. Utvecklare kan använda Pythons bibliotek och SDK:er för att interagera med molnresurser, vilket möjliggör skalbar och kostnadseffektiv implementering av maskininlärning och AI-modeller.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 7 september

Marknaden för AI i PaaS förväntas nå flera miljoner dollar till 2028

Marknaden för artificiell intelligens i Platform as a Service (PaaS) förväntas uppgå till flera miljoner USD till 2028, en oväntad CAGR mellan 2023-2028. Rapporten analyserar påverkan av COVID-19 och Ryssland-Ukraina kriget på denna industri. Marknaden är segmenterad efter slutanvändarindustri (SME, stora företag), typ (Machine Learning Platform, Natural Language Processing Service, Visual Analysis Service, Language Processing Service, Data Insight Service) och geografi (Asien-Stilla havet, Nordamerika, Europa, Sydamerika, Mellanöstern och Afrika). Nyckelspelare på marknaden inkluderar Infosys, Google Cloud, AWS, Bluemix, Azure, TensorFlow, Rainbird AI, Wipro, Meya.ai och Mircrosoft.

Direktlänk Dela Benzinga fördjupade 6 september

PyTorch fortsätter att vara populärt bland utvecklare och forskare

PyTorch, en ramverk för djupinlärning och generativ AI, fortsätter att vara populärt bland utvecklare och forskare på grund av dess intuitiva och dynamiska tillvägagångssätt för att bygga neurala nätverk. Trots att TensorFlow är kraftfullt, har dess popularitet minskat på grund av buggar och komplexitet. PyTorch 2.0 har ytterligare förstärkt dess position. Google och DeepMind har också börjat använda JAX och ramverk byggda på toppen av det, som Haiku och Flax, i många av sina projekt. PyTorch har också en stark närvaro inom Hugging Face-ekosystemet, med 92% av modellerna på Hugging Face som är exklusiva för PyTorch.

Direktlänk Dela Analytics India Magazine fördjupade 4 september

AI-musikgeneratorer skapar ny musik

AI-musikgeneratorer är datorprogram som skapar musik. Detta kan uppnås på flera sätt, till exempel genom att använda neurala nätverk för att skapa helt unik musik eller genom att använda maskininlärningsalgoritmer för att bedöma befintlig musik och skapa nya kompositioner i en liknande stil. Några av de mest kända AI-musikgeneratorerna inkluderar Amper Music, AIVA, Ecrett Music, Soundraw, Boomy, Amadeus Code, Chrome’s Song Maker, MuseNet MIDI Generator, Melodrive, ORB Composer, Brain.fm, Jukebox, Melobytes, Loudly, Magenta Studio, BandLab SongStarter, Algonaut Atlas 2 och My Lyrics Maker.

Direktlänk Dela MarkTechPost fördjupade 1 september

Google försöker tävla med Copilot och andra genom att lägga till Duet AI till AppSheet

Google försöker tävla med Copilot och andra genom att lägga till Duet AI till AppSheet, vilket kan fylla en marknadsglucka när AWS skrotar Honeycode. Duet AI:s styrkor och svagheter ligger i dess nära kopplingar till andra Google Cloud Platform-tjänster, inklusive dess AppSheet-verktyg, Apigee API-hantering och molninfrastruktur. Google Duet AI är fortfarande i teknisk förhandsvisning, medan konkurrenter som Microsoft och AWS har motsvarigheter tillgängliga för utvecklare. Google har också knutit Duet AI explicit till sin molnplattform. Detta kan begränsa Duet AI:s potentiella attraktionskraft, särskilt jämfört med GitHub Copilot, som inte är bundet till en molnplattform.

Direktlänk Dela TechTarget fördjupade 30 augusti

Google utökar sitt AI-optimerade infrastrukturutbud med Cloud TPU v5e

Google utvidgar sitt AI-optimerade infrastrukturutbud med Cloud TPU v5e, den mest kostnadseffektiva, mångsidiga och skalbara Cloud TPU hittills. TPU v5e är speciellt utformad för att ge kostnadseffektivitet och prestanda för medelstora och stora utbildnings- och inferensbehov. Enligt Google levererar TPU v5e upp till 2x högre träningsprestanda per dollar och upp till 2,5x inferensprestanda per dollar för LLM och gen AI-modeller jämfört med Cloud TPU v4. TPU v5e stöder åtta olika virtuella maskinkonfigurationer och inbyggt stöd för ledande AI-ramverk som JAX, PyTorch och TensorFlow. Dessutom meddelade Google att dess A3 VM, baserat på Nvidia H100 GPU:er, kommer att bli allmänt tillgängligt nästa månad.

Direktlänk Dela Social News XYZ fördjupade 30 augusti

AI-startup Modular samlar in $130 miljoner för att öka effektiviteten för utvecklare

AI-startupföretaget Modular har samlat in totalt $130 miljoner för att hjälpa utvecklare att bli mer effektiva i sin träning och inferens av maskininlärningsmodeller. Företaget använder ett programmeringsspråk som heter Mojo. Mindre än två år efter dess grundande och några månader efter att ha släppt sin beräkningsmotor och programmeringsspråk för AI-utvecklare, avslöjade Modular den 24 augusti att det hade samlat in $100 miljoner i en finansieringsrunda ledd av riskkapitalbolaget General Catalyst. Tidigare samlade företaget in $30 miljoner 2022. Medgrundarna och delade VD:arna Chris Lattner, tidigare Google senior direktör för TensorFlow infrastruktur, och tidigare Google produktledare Tim Davis, bildade Modular 2022 för att förbättra AI-infrastrukturen och införa modularitet. Modulars datormiljö fungerar över olika datormiljöer. Detta hanterar problemet inom moderna maskininlärningsmiljöer där företag ofta har heterogena AI- och maskininlärningsmiljöer och måste utföra inferensarbetsbelastningar på CPU:er och träna på GPU:er.

Direktlänk Dela TechTarget fördjupade 28 augusti

Debatter pågår om effekterna av artificiell intelligens (AI) och algoritmer, som blir allt vanligare och påverkar nästan alla aspekter av det moderna livet. Förståelsen för AI:s huvudfördelar och potentiella risker är avgörande. Denna artikel undersöker för- och nackdelar med AI och algoritmer, vad de är, hur de används och deras pågående inverkan på samhället. AI:s fördelar och nackdelar behandlas för att ge ett balanserat perspektiv på detta framväxande område. Målet är att förstå hur AI och algoritmer förändrar världen så att vi kan göra informerade val om att använda dessa kraftfulla tekniker för det allmänna bästa.

New Trader U fördjupade 27 augusti

Google Cloud lägger till nya lagringstjänster för AI och ML-arbetsbelastningar

Google Cloud har lagt till två nya lagringstjänster, Google Storage Fuse och Parallelstore, för att öka hastigheten och dataåtkomsten för filsystem som stöder AI- och maskininlärningsapplikationer. Google Storage Fuse gör att applikationer kan komma åt Google Cloud objektlagringshinkar som filer inom ett kunds filsystem, vilket eliminerar behovet av att refaktorisera applikationskoden. Parallelstore, som för närvarande är tillgänglig i privat förhandsgranskning, erbjuder ett hanterat parallellt filsystem för kunder som vill minimera effekterna av lagrings-IOPS vid utveckling av maskininlärningsapplikationer eller högpresterande beräkningar. Google kommer också att sälja Google Cloud NetApp Volumes som en hanterad tjänst för traditionella företagsfilsystemarbetsbelastningar.

Direktlänk Dela TechTarget fördjupade 25 augusti

Generativ AI-jobb på Upwork ökar med över 1000% i Q2 2023

Antalet jobbannonser för generativ AI på Upwork ökade med över 1000% i Q2 2023, och anställningsansvariga söker både frilansare och heltidsanställda. På grund av generativ AI kommer 49% av anställningsansvariga att anställa fler oberoende talanger, medan 49% kommer att anställa fler heltidsanställda. Detta enligt ny forskning från Upwork i en undersökning av 1 400 amerikanska företagsledare. AI var den snabbast växande kategorin på arbetsplattformen under första halvåret 2023. Upwork har sett en ökande tillgång på oberoende talanger med generativa AI-färdigheter på sin plattform under första halvåret 2023.

Direktlänk Dela TechRepublic fördjupade 22 augusti

AI-verktyg för att öka onlineinkomster och effektivisera företag

AI-verktyg som Brainbox ChatGPT Killer-appen kan revolutionera företagsverksamhet genom att automatisera kundservice och innehållsskapande. Appen använder naturligt språk bearbetning (NLP) för att förstå och svara på kundförfrågningar. Den kan också integreras med plattformar som Facebook Messenger och Whatsapp. AI-verktyg kan också förbättra marknadsföring genom att automatisera uppgifter som personliga e-postkampanjer och sociala mediehantering. Andra AI-verktyg som Amazon Machine Learning, TensorFlow och IBM Watson kan också bidra till att förbättra företags beslutsfattande och uppgiftsautomatisering.

Direktlänk Dela Middle East North Africa Financial Network fördjupade 22 augusti

Utforskning av datamängder och maskininlärningsmodeller

Artikeln utforskar olika verktyg för att arbeta med stora datamängder och maskininlärningsmodeller. Detta inkluderar att ladda och visualisera data med pandas, numpy eller matplotlib, att träna och utvärdera modeller med scikit-learn, TensorFlow eller PyTorch och att generera text eller bilder med transformers, nltk eller opencv. Artikeln nämner också att interaktiva instrumentbrädor kan skapas med streamlit, dash eller flask och att arbete kan delas genom att ladda upp koden och resultaten till GitHub, Kaggle eller Colab.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 21 augusti

Utveckling av livsmedelshantering app med AI

Denna artikel fungerar som en riktlinje för utvecklingen av en livsmedelshantering app som använder GPT-4 API för specifika chattfunktioner. Applikationen kommer att hjälpa användare att hantera sin mat från inköp till konsumtion. Dessutom kommer den att använda maskininlärning för att förutsäga framtida inköp och föreslå recept baserat på användarens konsumtionsvanor. Användarna kan registrera sig, logga in, se mat i lager och dess utgångsdatum, lägga till matvaror manuellt eller genom OCR-integration, anpassa inköpslistor, få receptförslag och interagera med GPT-4 för att få hjälp med matlagning och förvaring.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 20 augusti

Lista över de bästa gratis AI-utbildningarna publicerad

En lista över de bästa gratis AI-utbildningarna har sammanställts, med fokus på generativ AI och hur man kan utnyttja det samt grundläggande koncept inom artificiell intelligens. Många av dessa kurser är utformade för att vara introduktionskurser och riktade till nybörjare. Kurserna är: Googles Generative AI Learning Path (10 kurser), Microsofts ”Transform Your Business With AI”-kurs, LinkedIns ”Career Essentials In Generative AI”-utbildning, ”IBM: AI Foundations for Everyone”-utbildning, Digital Partners ”Fundamentals of ChatGPT”-utbildning, Phil Ebners AI Crash Course (Udemy).

Direktlänk Dela Wccftech fördjupade 17 augusti

Ökad efterfrågan på global maskininlärningsprogramvarumarknad förutspås mellan 2023 och 2029

Enligt en studie från MarketandResearch.biz har det skett en ökning i efterfrågan på den globala marknaden för maskininlärningsprogramvara mellan 2023 och 2029. Rapporten ger insikter om branschens prestanda och hjälper marknadsaktörer att utveckla strategier baserat på denna. Marknaden har segmenterats efter typ, tillämpning och geografisk region. Några av de företag som ingår i studien är Microsoft, Google, TensorFlow, Kount, Warwick Analytics, Valohai, Torch, Apache SINGA, AWS, BigML, Figure Eight och Floyd Labs.

Direktlänk Dela Chaminade Talon fördjupade 17 augusti

Orbisresearch.com publicerar AI och Machine Learning Operationalization (MLOps) Software marknadsinsikter

Orbisresearch.com har publicerat forskningsdokumentet ´AI och Machine Learning Operationalization (MLOps) Software market Insights´. Rapporten innehåller en omfattande analys och prognos för den globala AI och Machine Learning Operationalization (MLOps) Software-marknaden på både global och regional basis. Analysen erbjuder inkomstsiffror (i miljoner dollar) från 2016 till 2020, samt en prognos från 2021 till 2031. Studien ger en djupgående marknadsanalys, samt en undersökning av marknadsdrivare, begränsningar och möjligheter. Den förutspår också hur dessa drivkrafter och begränsningar kommer att påverka AI och Machine Learning Operationalization (MLOps) Software-marknaden från 2021 till 2031.

Direktlänk Dela Chaminade Talon fördjupade 15 augusti

Gratis AI-verktyg tillgängliga för utvecklare och företag

Artificiell intelligens (AI) har en betydande inverkan på olika industrier och företag, och det finns flera gratis AI-verktyg tillgängliga. Google AI Platform erbjuder ett kraftfullt utbud av maskininlärningsverktyg. TensorFlow, också från Google, är ett öppen källkodsramverk för maskininlärning. IBM Watson erbjuder en omfattande svit av praktiska verktyg tillgängliga på IBM Cloud Lite. Microsoft Azure Machine Learning Studio är ett intuitivt verktyg som gör det möjligt att snabbt utforma, testa och distribuera prediktiva modellbaserade lösningar. H2O.ai är ett verktyg som kan skalas över tusentals kärnor och stödjer flera maskininlärningsalgoritmer. RapidMiner erbjuder ett brett utbud av AI- och maskininlärningsverktyg. Slutligen tillhandahåller OpenAI forskningspapper, modeller och verktyg, inklusive GPT-3.

Direktlänk Dela Fagenwasanni.com fördjupade 13 augusti

AI: En ny era av möjligheter

Artificiell intelligens (AI) har flyttat från att vara en nischforskning till att få global uppmärksamhet, liknande elektricitetens framväxt på 1900-talet. Frågan uppstår om det är för tidigt för nybörjare att dyka in i AI. Genom att dra paralleller till internetets gryning, kan man se att de som tidigt engagerade sig i tekniken blev dagens teknikmoguler. AI är inte bara för datavetare eller matematiker, utan kan gynna och bidra till olika sektorer som sociologi, psykologi, biologi och konst. Hälsa, finans och kreativa konstnärliga uttryck är områden där AI redan används flitigt. Det finns en mängd resurser tillgängliga för den som vill lära sig mer om AI, och verktygen för att arbeta med AI är demokratiska och tillgängliga för alla. Men det är viktigt att komma ihåg att AI också innebär utmaningar, som frågor om datasekretess, jobbförskjutningar och inbyggda fördomar.

Direktlänk Dela Medium fördjupade 10 augusti

NVIDIA syftar till att förenkla utveckling av generativ AI med AI Workbench

NVIDIA hoppas öppna nya dörrar för utveckling av generativa AI-modeller med AI Workbench. Verktygslådan för företag syftar till att göra AI-utvecklingen mer strömlinjeformad, effektiv och tillgänglig. Dess rapporterade kapaciteter sträcker sig från skalning av modeller över alla infrastrukturer, inklusive PC:er, arbetsstationer, datacenter och offentliga moln, till sömlös samarbete och distribution. Komplexiteten som involveras i justering, skalning och distribution av AI-modeller kan lindras av en enhetlig plattform, vilket gör att utvecklare kan utnyttja AI: s fulla potential för specifika användningsfall.

Direktlänk Dela Search Engine Journal fördjupade 10 augusti

Google erbjuder gratis onlinekurser i artificiell intelligens

Artificiell intelligens (AI) revolutionerar flera sektorer, särskilt arbetsmarknaden. Trots oro över AI:s snabba framsteg tror många experter att det kan vara mycket produktivt och hjälpsamt. Google erbjuder gratis onlinekurser för att lära sig om AI på olika nivåer. Kursen ´Generative AI Explorer – Vertex AI´ erbjuder praktiska laborationer som täcker olika aspekter och tillämpningar av generativ AI. Kursen ´Introduktion till Generative AI´ ger en introduktionsnivå förståelse av generativ AI. ´Introduktion till Ansvarsfull AI´ lär ut vikten av ansvarsfull AI och hur Google implementerar det i sina produkter. Genom att anmäla sig till dessa Google-kurser kan individer förbättra sina färdigheter i AI och förbli konkurrenskraftiga på den utvecklande arbetsmarknaden.

Direktlänk Dela Fagenwasanni.com fördjupade 6 augusti

ChatGPT underlättar utvecklingen av maskininlärningsmodeller för dataforskare

Dataforskare kan effektivt använda det språkbaserade maskininlärningsmodellverktyget (LLM) ChatGPT för att utveckla maskininlärningsmodeller. ChatGPT kan generera texter, koder och sammanfatta artiklar. Det kan generera kodsnuttar för vanliga dataforskningstasker, inklusive datainläsning, dataprocessering, modellträning och utvärdering. ChatGPT kan hjälpa dataforskare i olika processer, inklusive automatisering av uppgifter, generering av insikter och förklaring av modeller. Det kan också hjälpa dem att förbättra sin inlärningsupplevelse i sin dataforskningskarriär. ChatGPT kan generera koder för Python och NumPy, vilket är några av de obligatoriska och bästa färdigheterna för dataforskare.

Direktlänk Dela Data Science Central fördjupade 4 augusti

Ny studie om Artificiell Intelligens i Platform som en tjänst (PaaS) marknaden 2023

En ny studie med titeln ´Artificiell Intelligens i Platform som en tjänst (PaaS) marknaden 2023´ har lanserats av Orbisresearch.com. Studien ger en detaljerad analys av PaaS-marknaden, inklusive nuvarande tillstånd, trender, möjligheter och utmaningar. Den diskuterar även effekterna av COVID-19 på marknaden och erbjuder lösningar på problem som pandemin orsakar. Nyckelspelare på marknaden inkluderar Azure, Rainbird AI, Infosys, Bluemix, Wipro, Google Cloud, AWS, Microsoft, TensorFlow och Meya.ai.

Direktlänk Dela University City Review fördjupade 2 augusti

AI-verktyg och framtidstrender: En översikt för 2022-2023

Artificiell intelligens (AI) har blivit en viktig del i flera branscher, förändrar vårt arbete, vår livsstil och vår interaktion med teknik. Denna artikel utforskar några av de bästa AI-verktygen tillgängliga mellan 2022 och 2023, samt diskuterar framtida AI-trender. AI-verktyg täcker ett brett spektrum av applikationer, som naturlig språkbehandling, datorseende, maskininlärning och robotik. Här är 37 av de bästa AI-verktygen från 2022-2023: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, Microsoft Azure Cognitive Services, IBM Watson, Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker, H2O.ai, RapidMiner, Caffe, MXNet, BigML, DataRobot, Clarifai, OpenAI GPT-3, Microsoft LUIS, Dialogflow, Wit.ai, Salesforce Einstein, Braina, Receptiviti, Ayasdi, AIBrain, NVIDIA Deep Learning SDK, ChatGPT, Microsoft Cognitive Toolkit, HPE Haven OnDemand, Infosys Nia, Oracle AI Platform, Pega Intelligent Virtual Assistant, SAS AI & Analytics, Watson Assistant, Rasa, MonkeyLearn, SpaCy. AI har en betydande inverkan på olika verkliga tillämpningar. Framtiden för AI ser lovande ut, med NLP, personaliserad marknadsföring och AI:s fusion med andra tekniker som leder vägen.

Direktlänk Dela Fagenwasanni.com fördjupade 31 juli

Topp 10 GitHub-repositorier för datavetenskap 2023

GitHub har blivit en skattkista för öppen källkodsprojekt och repositorier, vilket ger värdefulla resurser och verktyg för datavetare över hela världen. I denna artikel kommer vi att utforska de 10 främsta GitHub-repositorierna som har fått framstående inom datavetenskap 2023. Dessa repositorier ger ett rikt utbud av bibliotek, ramverk, dataset och handledningar, vilket ger datavetare möjlighet att förbättra sina färdigheter och ligga i framkant av det snabbt utvecklande datavetenskapslandskapet.

Direktlänk Dela Analytics Insight fördjupade 29 juli

Maskininlärningskompetens i hög efterfrågan

Teknikkompetens inom maskininlärning är mycket efterfrågad. Företag söker teknikproffs som kan bygga och hantera självlärande AI-modeller och integrera dem i olika applikationer och tjänster. För att påbörja en karriär som ingenjör inom maskininlärning är en gedigen grund inom datavetenskap och matematik viktig. Dessutom är programmeringsfärdigheter avgörande, med Python och JavaScript som populära språk. Kunskap om ramverk som TensorFlow och PyTorch är också värdefull. Formell utbildning är inte alltid nödvändig, eftersom många företag är villiga att anställa teknikproffs baserat på deras färdigheter och förmågor snarare än examen. Karriärmöjligheter för ingenjörer inom maskininlärning inkluderar seniora roller, såsom senior maskininlärningsingenjör eller ledande maskininlärningsingenjör. Dessa roller involverar att övervaka projekt, designa system i större skala och handleda junioringenjörer.

Direktlänk Dela Fagenwasanni.com fördjupade 27 juli

Tecton och Google Cloud inleder samarbete för att förbättra maskininlärningsfunktioner

Maskininlärningsföretaget Tecton har meddelat ett samarbete med Google Cloud. Tecton kommer att göra sin funktioner tillgängliga för Google Cloud-användare, vilket kommer att underlätta organisationers byggande av mer exakta modeller snabbare och med företagskvalitets servicenivåer. Tecton kommer att integrera tätt med Google Clouds AI- och datatjänster för att automatisera hela livscykeln för maskininlärningsfunktioner. Detta kommer att påskynda tiden till värde och maximera prestanda och tillförlitlighet för maskininlärningsmodeller.

Direktlänk Dela India Shorts fördjupade 26 juli

Google lanserar 10 gratis kurser för Generative AI

Generative AI (GAI) har utvecklats snabbt under de senaste fem åren och förväntas nå en marknadsvolym på 36 miljarder dollar 2028, jämfört med 3,7 miljarder dollar 2023. GAI påverkar många branscher då AI-generatorer har potential att ersätta manuella mänskliga uppgifter. För att underlätta lärandet för AI-entusiaster har Google lanserat 10 gratis kurser för Generative AI. Kurserna täcker bland annat introduktion till Generative AI, stora språkmodeller, ansvarsfull AI, grundläggande GAI, bildgenerering, kodare-dekodare-arkitektur, uppmärksamhetsmekanism, transformer- och BERT-modeller, skapande av bildtextmodeller och introduktion till Generative AI Studio.

Direktlänk Dela Unite.AI fördjupade 11 juli

AI och maskininlärning: Programmeringsspråk och verktyg

I den sista artikeln i en serie om artificiell intelligens (AI) och maskininlärning diskuteras ämnen som inte täcktes tillräckligt i serien och vägledning om hur man bemästrar dem. Huvudfokus ligger på programmeringsspråk, förutom Python, som används för att utveckla applikationer baserade på maskininlärning. Artikeln tar upp AI-baserade verktyg som DALL-E 2, ChatGPT och Bard, som utvecklats av Google. Andra verktyg som diskuteras inkluderar LLaMA, IBM Watson, Ernie Bot, Amazon Lex och GPT-J. Artikeln diskuterar också programmeringsspråk som Prolog, Lisp, GNU Octave, Haskell, Scala, C++, Java, R, Scilab och Julia.

Direktlänk Dela Open Source For You fördjupade 10 juli

TinyML: Framtiden för inbyggda system och maskininlärning

Maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) har blivit nödvändiga inom olika områden, drivna av behovet av värdefulla insikter från användardata. Med smartphones möjliggjordes ML på kantenheter. Googles TensorFlow Lite (TF Lite) projekt utökade ytterligare konceptet för maskininlärning, vilket gav upphov till fältet Tiny Machine Learning (TinyML). TinyML hänvisar till tillämpningen av ML och djupa inlärningsmodeller på inbyggda system med låga beräkningsresurser, som mikrokontrollrar och digitala signalprocessorer. TF Lite är för närvarande det primära ramverket för TinyML, med stöd för mikrokontrollrar, inbäddad Linux, Android och iOS-plattformar.

Direktlänk Dela Cryptopolitan fördjupade 9 juli

Nomineringar till VentureBeats femte årliga AI Innovation Awards annonserade

VentureBeat kommer att hålla sin femte årliga AI Innovation Awards den 12 juli i San Francisco. Priserna kommer att tilldelas företag och individer som har utmärkt sig inom generativ AI. Nomineringar inkluderar kategorier som Generative AI Innovator of the Year, Best Enterprise Implementation of Generative AI, Most Promising Generative AI Startup, Generative AI Visionary, Generative AI Diversity & Inclusion och Generative AI Open Source Contribution. Bland de nominerade finns företag som DeepMind, Nvidia, Inworld AI, OpenAI och Anthropic. Individuella nomineringar inkluderar Jensen Huang, Ilya Sutskever, Jacob Devlin, Dario Amodei, Ian Goodfellow, Karen Simonyan, Sara Hooker, Timnit Gebru, Bars Juhasz, Jean-Michel Caye, Fei-Fei Li och Renee Cummings.

Direktlänk Dela VentureBeat fördjupade 9 juli

KubeFlow förenklar distribution av maskininlärningsmodeller

Maskininlärning har revolutionerat dataanalys och beslutsfattande, men att distribuera maskininlärningsmodeller kan vara komplicerat. Här kommer KubeFlow in i bilden, en open-source plattform som förenklar distribution av maskininlärningsmodeller i en Kubernetes-miljö. KubeFlow abstraherar komplexiteten i infrastrukturhantering, vilket gör att dataforskare och maskininlärningsingenjörer kan fokusera på att bygga och förbättra sina modeller. KubeFlow stöder även reproducerbarhet och samarbete, vilket förbättrar produktiviteten och minskar risken för fel och inkonsekvenser. Dessutom integreras KubeFlow sömlöst med andra populära maskininlärningsramverk och verktyg, som TensorFlow och Jupyter.

Direktlänk Dela Anyuak Media fördjupade 6 juli

Tekniker för att skala maskininlärningsmodeller till stora datamängder med Google Cloud AI Platform

Maskininlärning är ett viktigt verktyg för företag att få insikter och fatta datadrivna beslut. När datamängder växer krävs dock specialiserade tekniker och infrastruktur för att skala maskininlärningsmodeller. Google Cloud AI Platform är en molnbaserad plattform som erbjuder verktyg och infrastruktur för att bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller i stor skala. Plattformen inkluderar funktioner som AutoML och TensorFlow samt verktyg för att hantera stora datamängder, distribuerad databehandling och specialiserade algoritmer. Genom att följa bästa praxis som funktionsteknik och överföringsinlärning kan företag effektivt skala sina maskininlärningsmodeller till stora dataset och få värdefulla insikter från sina data.

Direktlänk Dela Redskins 101 fördjupade 31 maj

Ny marknadsundersökning analyserar maskininlärningsprogram

En ny marknadsundersökning om maskininlärningsprogram har analyserat både befintliga ledande aktörer och kommande konkurrenter inom branschen. Rapporten innehåller detaljerade studier av affärsstrategier, SWOT-analyser, intäktsandelar och kontaktinformation. Bland de ledande företagen inom den globala marknaden för maskininlärningsprogram finns Microsoft, Google, TensorFlow, Kount, Warwick Analytics, Valohai, Torch, Apache SINGA, AWS, BigML och Figure Eight. Rapporten täcker även nuvarande och framtida trender för konsumentpreferenser som kommer att forma branschen.

Direktlänk Dela Scene for Dummies fördjupade 24 maj

Global Machine Learning Software marknadsrapport

En global marknadsrapport för maskininlärningsprogramvara har skapats med hjälp av en omfattande forskningsprocess som inkluderar både primär och sekundär information. Rapporten ger insikter om marknadens konkurrenslandskap och stora aktörer, vilket kan hjälpa köpare att fatta välgrundade affärsbeslut. Maskininlärningsprogramvarans marknadsvärde och CAGR ger användbar information om sektorns nuvarande status och förväntade framtida tillväxt. Företag kan använda denna information för att identifiera tillväxtmöjligheter, utvärdera potentiella risker och skapa lönsamma affärsplaner som är anpassade efter kund- och marknadstrender.

Direktlänk Dela Scene for Dummies fördjupade 24 maj

» Nyheterna från en dag tidigare

Några av våra kursdeltagare