Bülten : Devam etmeden önce lütfen yapay zeka ve makine öğrenimi bültenimi tanıtmama izin verinhttps://aimlbox.com Araştırma topluluğu ve endüstride makine zekasının sınırları ile ilgili güncellemeleri düzenli olarak yayınlıyorum.
Aiml.Cafe Markalaştırma : Bazı harika aiml.cafe tasarımlarını daha fazla desteklemek ve kavramak içinlütfen AimlCafe Designs'a gidin.
Başladığından bu yana yapay zeka içinde 1955 , kalıntılar Yapay Nöron bir gizli anahtar bileşen olduğunu. Yapay nöron, biyolojik bir nöronun temel işlevlerini simüle etmek için tasarlanmıştır :
önceden öğrendiğine benzer bir şey öğrendiğinde veya gördüğünde düzenlenmiş bir sinyali ateşlemek.
Günümüz sinir ağları daha derin ve büyük ölçüde karmaşık olduğundan, bu tür ağlar genellikle milyonlarca bağlı nörondan oluşur. Bu tür ağlarda, bir nöronun çıktısı, bir sonraki katman nöronunun girdisi haline gelir. Bu giriş sinyallerinin hazırlanması, ReLU, sigmoid vb. Gibi doğrusal olmayan bir aktivasyon matematiksel fonksiyonun uygulanmasından oluşur.
Ne yazık ki, bu işlevi veri kümesi üzerinde uygulamak, verileri iki ayrı birim - bellek ve bir harici işlemci arasında ileri geri aktarmayı içerdiğinden, çok fazla bilgi işlem gücü ve cihaz devresi gerektirir.
Bu sorunu hafifletmek için, California San Diego Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, etkinleştirme işlevini verimli bir şekilde gerçekleştirebilen nanometre boyutlu bir cihaz geliştirdiler. Geliştirilen yeni yapay nöron cihazı, sinir ağlarını çalıştırmak için mevcut CMOS tabanlı donanımdan 100 ila 1000 kat daha az enerji ve alan tüketiyor.
"Bu hesaplamaları donanımda çok alan ve enerji açısından verimli bir şekilde uygulayan tek bir nano ölçekli yapay nöron cihazı geliştirdik." - UC San Diego Jacobs Mühendislik Okulu'nda elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü olan Duygu Kuzum
Yapay nöron cihazları şu anda sinir ağlarında rektifiye doğrusal birim (ReLU) adı verilen en yaygın kullanılan aktivasyon işlevlerinden birini uyguluyor.
Cihazı uygulamak için, araştırmacılar önce sinaptik bir cihaz dizisiyle birlikte bu aktivasyon (veya nöron) cihazlarının bir dizisini üretti.
Daha sonra iki diziyi özel bir baskılı devre kartına entegre ettiler ve bir sinir ağının donanım versiyonunu oluşturmak için bunları birbirine bağladılar.
Araştırmacılar daha sonra, UC San Diego'daki Geisel Kütüphanesi'nin bir resmini işlemek için ağı kullandılar. Ağ, kenar algılama adı verilen bir tür görüntü işleme gerçekleştirdi .
"Bu deney, entegre donanım sisteminin birçok derin sinir ağı türü için gerekli olan evrişim işlemlerini gerçekleştirebileceğini gösterdi." - www.eurekalert.org
Araştırmacılar, teknolojinin kendi kendine giden arabalarda yüz ve nesne tanıma gibi diğer karmaşık görevleri yerine getirmek için ölçeklendirilebileceğini söyledi.
Şu anda bu bir kavram kanıtı. Bu, sadece bir sinaps katmanını tek bir aktivasyon katmanıyla istiflediğimiz küçük bir sistemdir. Bunlardan daha fazlasını bir araya getirerek, farklı uygulamalar için daha karmaşık bir sistem oluşturabilirsiniz. " - Duygu Kuzum
Bu gelişmeye ve hayali bir matematiksel yapı yerine fiziksel nöronları kullanmanın faydalarına bakıldığında, bu nöronların uygulanmasının modern sinir ağı uygulamalarında ileriye giden yol olduğu açıktır.
Etrafımızdaki dünya gibi, dil de sürekli değişiyor. Önceki dönemlerde dil değişiklikleri yıllar hatta on yıllar içinde meydana gelirken, artık günler hatta saatler içinde gerçekleşebilir.
Yapay Zeka (AI), endüstrilerde devrim yaratma, yaşama ve çalışma şeklimizi değiştirme ve topluma sayısız fayda sağlama potansiyeline sahip, hızla gelişen bir teknolojidir. Ancak, her yeni teknolojide olduğu gibi, dikkate alınması gereken etik hususlar da vardır.
Sarı laboratuvarımız Olivia, biz neredeysek orada olmayı severdi. Burada 2016'da Krater Gölü'nde 21 metrelik bir karavanda 90 günlük kros yürüyüşümüzde donuyorduk.
Artık anlamıyorum. Artık neyin "vuruş" olduğunu doğru bir şekilde ölçmek neredeyse imkansız görünüyor.
Doğası gereği, spor bizi rekabet etmeye zorlamak için tasarlanmıştır. Rekabetçi sporcular olarak, diğer sporculara karşı sürekli rekabet etme baskısına kapılmak kolaydır, ancak ya dış rekabete odaklanmak yerine, odak noktanızı iç rekabete kaydırsaydınız? Bu, başkalarını yenmeye çalışmak yerine kendinizle rekabet etmek ve kendi performansınızı geliştirmek için çabalamak anlamına gelir.
Modern veri bulutunun içinde ve sırada ne var? Veri adası sorunları ve ilk 8 trend Prelude Data Cloud uçsuz bucaksız bir alemdir.