Настоятельно рекомендуемые статьи, которые должны прочитать люди, интересующиеся искусственным интеллектом и машинным обучением.
Если на этой неделе вам не удалось просмотреть несколько качественных статей, значит, я вам помогу.
Контентные статьи об искусственном интеллекте и машинном обучении на Medium обычно следуют текущим событиям, которые происходят в индустрии искусственного интеллекта, например, когда OpenAI выпустил GPT-3, появилось много статей, связанных с GPT-3.
На этой неделе я не нашел явной темы или предмета в статьях, с которыми я столкнулся. Итак, ниже представлены статьи, охватывающие такие темы, как глубокое обучение, искусственный интеллект на предприятиях, GPT-3 и машинное обучение.
Статьи на этой неделе содержат следующее:
- Исследование эволюции решений глубокого обучения в рамках обработки естественного языка и языкового моделирования
- Обзор быстрого развития ИИ на предприятиях
- GPT-3 убедительно объясняет происхождение всего
- Факторы, которые следует учитывать при выборе алгоритмов машинного обучения
Сети долговременной краткосрочной памяти умирают: что им заменяет? Автор Андре Е
«Исследование эволюции решений глубокого обучения в рамках обработки естественного языка и языкового моделирования»
Андре Йе написал статью, в которой исследуются истоки попыток воспроизвести понимание и построение человеческого письменного языка с помощью нейронных сетей.
В статье упоминаются предшествующие методы векторизации, используемые для числового представления текстовых документов, такие как Bag Of Words (BoW).
Андре проводит читателя через быстрые, но хорошо написанные объяснения развития обработки естественного языка (NLP) и методов языкового моделирования, таких как рекуррентные нейронные сети, долговременная память, преобразователи и т. Д.
Подробное описание и иллюстрации сопровождают каждую представленную технику, упомянутую в статье. Что еще более важно, Андре обрисовывает недостатки упомянутых методов.
Для тех, кто интересуется миром языкового моделирования и глубокого обучения, эта статья представляет собой техническое резюме за годы разработки в этой области.
Отличное чтение для:
- Студенты глубокого обучения
- Специалисты по обработке естественного языка
Узнайте семь удивительных статистических данных о том, как предприятия на самом деле используют ИИ сегодня, Алекс Флай
«Обзор быстрого развития ИИ на предприятиях»
В статье Алекса Флай представлены некоторые ключевые статистические данные, относящиеся к развитию ИИ и использованию технологий на основе ИИ на предприятиях. Включенные статистические данные и цифры получены от таких авторитетных сюрвейеров, как Deloitte, Gartner, McKinsey & Company и т. Д.
Статистика и цифры, представленные в статье, рисуют картину того, как ИИ полностью меняет повседневные функции типичного предприятия. Влияние ИИ ощущается от кадровых инициатив до прибыльных источников дохода.
Один из основных выводов статьи Алекса заключается в том, что искусственный интеллект никуда не денется, и предприятия адаптируются такими темпами, что в течение следующих пяти лет трансформируются целые компании, отрасли и страны.
Для тех, кто хочет получить обзор того, как ИИ внедряется в крупных компаниях, и о темпах его внедрения, статья Алекса представляет эту информацию и многое другое.
Настоятельно рекомендуется для:
- Бизнес-менеджеры
- Технологи
Искусственный интеллект объясняет, что происходило до Большого взрыва Кирк Уимет
«GPT-3 впечатляюще объясняет происхождение всего»
Статья Кирка Оймета представляет собой диалог между ним и GPT-3, который называется «Мудрым существом».
Содержание диалога посвящено происхождению Большого взрыва и другим связанным темам, таким как время, пространство и Вселенная.
Я действительно ожидал, что мне будет скучно или, по крайней мере, я буду немного впечатлен выводом «Мудрого существа» в диалоге.
Прочитав диалог и статью полностью, я должен признать, что ответы «Мудрого Существа» казались почти человеческими и превзошли мои первоначальные ожидания. Ответы были хорошо составлены и содержали некоторую форму логики, а также максимально возможную логику при ответах на вопросы, выходящие за рамки человеческого воображения.
Ключевым выводом из этой статьи для меня является то, что языковая модель GPT-3 явно очень надежна и может имитировать творчество. Он также имеет возможность использовать соответствующий источник текста из своих обучающих данных, чтобы обеспечить достойные ответы.
Хотя следует отметить, что ответы GPT-3 на самом деле не уникальны и не являются результатом рассуждений. По крайней мере, пока.
Отличное чтение для:
- Энтузиасты ИИ
Искусственный интеллект объясняет, что происходило до Большого взрыва
Ниже приводится мой разговор о языковой модели OpenAI GPT-3. Я дал GPT-3 роль «Мудрого существа. Все… medium.com »
Как выбрать правильный алгоритм машинного обучения Автор Рамья Видияла
Рамья Видияла создал статью с практическими рекомендациями для практиков машинного обучения, которым поручено выбирать алгоритмы машинного обучения.
Рекомендации представлены в виде ключевых факторов, которые вступают в силу в процессе реализации и выбора алгоритма машинного обучения. Рамья включает такие факторы, как требования к памяти, формат данных, время обучения, интерпретируемость и многое другое.
Каждый ключевой фактор сопровождается кратким описанием, а иногда и сценариями, объясняющими, почему следует выбрать тот или иной метод.
Эта статья является краткой, но содержит полезную информацию, которую можно использовать в большинстве ситуаций, с которыми сталкиваются практики машинного обучения при реализации или выборе алгоритмов машинного обучения для решения проблемы.
Отличное чтение для:
- Специалисты по машинному обучению
Надеюсь, статья была вам полезна.
Чтобы связаться со мной или найти другой контент, похожий на эту статью, сделайте следующее:
- Подпишитесь на мой Список рассылки для получения еженедельных информационных бюллетеней.
- Следуйте за мной на Medium
- Свяжитесь со мной и свяжитесь со мной в LinkedIn