Создание ответственного ИИ для надежного машинного обучения Доктор Скотт Зольди, директор по аналитике FICO, недавно выступил перед панелью ответственного ИИ в Сан-Паулу, Бразилия. Эта статья представляет собой отредактированную версию стенограммы его выступления. Похоже, мир технологий участвует в гонке вооружений за создание самых мощных и, возможно, самых захватывающих заголовки систем искусственного интеллекта (ИИ). Но, чтобы констатировать очевидное, большая часть проблемы..

Термин «искусственный интеллект» (ИИ) сегодня относится к эмуляции когнитивных процессов человека с помощью машин с особым упором на компьютерные системы. Эти процессы охватывают такие виды деятельности, как обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие, языковое понимание и принятие решений. Основная цель ИИ — разработать системы, способные выполнять эти задачи автономно, без необходимости явного программирования, имитируя тем самым когнитивные способности человека. Истоки концепции..

С точки зрения эффективности масштабирования мы оцениваем gTop-k на кластере с 32 машинами GPU, которые соединены между собой Ethernet 1 Гбит/с. Экспериментальные результаты показывают, что наш метод обеспечивает эффективность масштабирования в 2,7–12 раз выше, чем S-SGD, и в 1,1–1,7 раза лучше, чем существующий S-SGD Top-k. Распределенный синхронный стохастический градиентный спуск (S-SGD) широко используется при обучении крупномасштабных глубоких нейронных сетей (DNN), но обычно..

Недавно я посмотрел документальный фильм в netflix о будущем технологий в области медицины, и это касается всех областей работы. Как на самом деле работают технологии? Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение меняют способ решения проблем, но прежде всего нам нужно понять, что это за термины. Искусственный интеллект (ИИ): вкратце интеллект демонстрируется машинами, они «имитируют» когнитивные способности / функции животных, такие как обучение и решение проблем...