Каждую неделю Invector Labs издает информационный бюллетень, в котором освещаются самые последние разработки в области исследований и технологий искусственного интеллекта. Вы можете найти выпуск за эту неделю ниже. Вы можете подписаться на него ниже. Пожалуйста, наши ребята очень много работали над этим:
От редактора: Визуализация нейронных сетей
Интерпретируемость остается одной из самых больших проблем в современном машинном обучении. Такие дисциплины, как глубокое обучение, увеличили сложность нейронных сетей, но эта сложность создала проблемы с точки зрения понимания того, как эти системы принимают решения. Дилемма точности-интерпретируемости находится в центре эволюции глубокого обучения. Эта дилемма описывает противоречие между способностью выполнять сложные задачи, связанные со знаниями, и пониманием того, как эти задачи были выполнены. По сути, интерпретируемые модели не очень точны, а точные модели, как правило, трудны для понимания.
В дополнение к трениям между интерпретируемостью и точностью понимание моделей глубокого обучения требует нового поколения инструментов отладки. В результате этих проблем специалисты по обработке данных обычно полагаются на инструменты визуализации, чтобы понять процесс принятия решений в моделях глубокого обучения. На этой неделе мы увидели крупный релиз в этой области, когда OpenAI с открытым исходным кодом Microscope и Lucid library, две попытки были сосредоточены на создании визуальных представлений глубоких нейронных сетей. Методы визуализации и инструменты отладки, безусловно, являются ключевой областью совершенствования, чтобы ускорить массовое внедрение технологий глубокого обучения.
А теперь давайте взглянем на основные события в области исследований и технологий ИИ на этой неделе:
AI Исследования
Автономное обучение с подкреплением
Google Research опубликовал документ, в котором предлагается метод обучения методам обучения с подкреплением на основе зарегистрированного опыта.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от Google Research
Изучение связанных задач с минимумом данных
Исследователи из Amazon опубликовали документ, в котором описывается метод метаобучения, который позволяет моделям изучать новые задачи с использованием немаркированных наборов данных.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога Amazon Research
Обнаружение масштабируемых объектов
Google Research опубликовал новый документ, в котором подробно описывается EfficientDet, метод построения масштабируемых и эффективных детекторов объектов.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от Google Research
Крутые релизы AI Tech
Визуализация нейронных сетей
OpenAI представила Microscope, новую серию визуализаций для интерпретации хорошо известных моделей нейронных сетей.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от OpenAI
Создатель моделей TensorFlow Lite
Google Model Maker с открытым исходным кодом - инструмент, который использует трансферное обучение для адаптации современных моделей машинного обучения dapts к пользовательским наборам данных.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от команды TensorFlow
Nevergrad
Facebook добавил новые функции в Nevergrad, фреймворк с открытым исходным кодом для оптимизации модели.
› Подробнее читайте в этом сообщении блога от Facebook Research
ИИ в реальном мире
MinsDB
ИИ-стартап MinsDB привлек 3 миллиона долларов для ускорения работы своей платформы, которая позволяет специалистам по обработке данных быстро обучать и развертывать модели машинного обучения.
› Подробнее читайте в этом репортаже от VentureBeat
Книга технического директора Microsoft
Кевин Скотт, технический директор Microsoft, опубликовал новую книгу о том, как ИИ может перепрограммировать американскую мечту.
› Подробнее читайте в репортаже Wall Street Journal
ИИ для измерения социального дистанцирования
ИИ-стартап Эндрю Нг, Landing AI, создал инструмент, который использует анализ изображений для измерения социального дистанцирования на рабочем месте.
