인공 지능 및 온라인 카지노 사이트 학습은 현재 세계에서 가장 유행하는 기술 중 하나이며, 오스틴의 텍사스 대학교는 일상 생활의 더 많은 측면에 영향을 미치면서 이러한 개념을 발전시키는 데 빠르게 리더가되고 있습니다..
빠른 프라이머 : 인공 지능은 오랫동안 주변에 있었으며, 인간과 같은 작업을 수행하고 문제를 해결할 수있는 온라인 카지노 사이트를 중심으로하는 광범위한 컴퓨팅 분야입니다. 머신 러닝은 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 스스로 배우고 개선 할 수있는 프로그램과 장치에 중점을 둔 인공 지능의 지점입니다.
UT Austin의 인공 지능 및 온라인 카지노 사이트 학습 프로그램 외에도UT의 온라인 카지노 사이트 학습 연구소언어 학자, 윤리 학자, 수학자, 엔지니어 및 컴퓨터 과학자를 포함한 커뮤니티를 모으는 개념을 전체적으로 살펴 봅니다. 2020 년에 대학은국립 과학 재단의 AI 머신 러닝 온라인 카지노 사이트소 AI 온라인 카지노 사이트소 선발, 워싱턴 대학교, 위치 타 주립 대학 및 Microsoft Research도 포함합니다.
ut 's AI/ML CHOPS는 올해 Zhangyang“Atlas”Wang이 Texas A & M University의 조교수로 3 년 후 온라인 카지노 사이트 School에 합류했을 때 올해 더욱 발전했습니다. Wang의 연구는 Amazon 및 IBM과 같은 분야의 그러한 조명으로부터 인정을 받았습니다.
Wang의 다중 프론트 연구는 일반적으로 온라인 카지노 사이트 학습 모델의 효율성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 머신 러닝 모델에 필요한 리소스를 줄이면 이러한 복잡한 기술을 실행하는 데 필요한 처리 능력이 부족한 모바일 장치로 쉽게 내보낼 수 있습니다.
우리는 온라인 카지노 사이트과 함께, 전염병의 한가운데에 UT Austin에 합류하는 것에 대해 배우고, 그것이 그의 연구에 어떤 영향을 미쳤는지, 그리고 그가 지금하고있는 가장 중요한 것들 :
당신은 작년에 도착했습니다. - 직업에 적응하고, 온라인 카지노 사이트하고, 온라인 카지노 사이트하고, 거의 모든 일을하는 것은 어땠습니까?
새로운 직업으로 전환하는 것은 확실히 이상하고 이상한 시간입니다! 나는 UT에서 반년 이상 일해 왔지만 사무실에 발을 들이지 않았습니다!
대학, 학교 및 부서가 모두 매우 환영하고 도움이되었음을 높이 평가했습니다. 그들은 내 온 보딩 프로세스를 원격으로 효과적으로 지원했습니다. 캠퍼스의 지원 자료도 매우 유용합니다.
내 온라인 카지노 사이트는 계산 측면에 있습니다. 그래서 다행히도 모든 사람이 랩톱을 가지고있는 한 팀과 원격으로 일하는 것은 덜 어려운 일입니다. 학생들과 나는 매일 또는 시간마다 슬랙, 확대 / 축소 및 이메일을 상호 작용합니다. 지금까지 지금까지 모든 것이 진행되는 것 같습니다. 그리고 이러한 어려운 상황에서도 놀라운 온라인 카지노 사이트 진보를 계속하는 학생들을 정말 자랑스럽게 생각합니다.
귀하의 연구는 기술의 가장 큰 트렌드 인 인공 지능 및 온라인 카지노 사이트 학습에 중점을 둡니다. 우리는 이러한 기술에 대해 많은 과대 광고를 들었지만 매일 그 영향을보기가 어려울 수 있습니다. 그것은 이미 우리의 삶에 어떤 영향을 미치고 있으며, 앞으로 3 ~ 5 년 안에 어떻게 될까요?
나는 매일 인공 온라인 카지노 사이트의 영향을 쉽게 볼 수 있다고 주장합니다. Google이 어떻게 텍스트 문의를 더 잘 이해하고 이미지 쿼리로 사진을 직접 검색 할 수 있는지 생각해보십시오. 그리고 지난 5 년 동안 휴대 전화가 얼마나 똑똑한 지 살펴보십시오 : 얼굴 ID 또는 지문 액세스, 음성 비서, 사진 인핸서 등. AI/ML의 폭발적인 개발에 의해 마법이 백업됩니다.
AI/ML은 이미 일상적인 편의와 엔터테인먼트를 더 많이 만들었습니다. 나는 기술이 향후 3 ~ 5 년 동안 우리 사회, 경제 및 환경에 더 큰 영향을 미칠 것이라고 생각합니다. 인공 지능 및 온라인 카지노 사이트 학습이 다룰 수있는 의제에 대한 가장 큰 문제 중 일부는 로봇 공학과 자율 주행; 더 똑똑한 가정, 도시 및 인프라 기술; 개인화 된 의학 및 건강 관리; 생물 정보학 또는 약물 발견; 그리고 기후 변화.
모든 높은 이해 관계 도메인은 우리의 성장하고 정확하고 강력하며 효율적이며 신뢰할 수 있으며 윤리적으로 AI/ML 모델의 혜택을 누릴 수 있습니다. 사실, 흥미로운 진보는 이미 그들에게 이루어지고 있습니다. 좋은 예는 Google의 AI Offshoot Deepmind 's입니다입니다.단백질 구조 해결의 최근의 획기적인.
엄청난 양의 에너지가 필요한 교육 또는 교육 효율성을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 이 모델의 에너지 수요를 어떻게 줄일 수 있습니까?
특히 심층 네트워크 교육 AI 모델에는 상당한 에너지 소비, 재무 비용 및 환경 영향이 포함됩니다. 예를 들어, 하나의 깊은 신경 네트워크를 훈련시키는 탄소 발자국이 될 수 있습니다5 온라인 카지노 사이트 미국 자동차의 평생 배출량이 높습니다. 보다 효율적인 모델은 AI 기반 기능을 휴대 전화 및 웨어러블과 같은보다 자원으로 제한된 장치에 가져 오는 데 중요합니다.
우리 팀은 머신 온라인 카지노 사이트, 최적화 및 하드웨어 공동 디자인의 최상의 아이디어를 결합하여 자원 제약 장치에서 깊은 네트워크를 개인화하거나 적응시키기위한 에너지 효율적인 교육 알고리즘을 개발했습니다. 예를 들어, 대형 네트워크가 문제를 해결하기 위해 바로 가기를 할 수 있도록하여 처리 속도를 높이는 표준 리넷을 교육 할 때, 우리의 알고리즘은 많은 정확도를 잃지 않고 에너지 사용량을 80%줄였습니다. 우리 팀은 최근 Facebook, Google 및 Xilinx와 같은 최고의 회사가 후원하는 유명한 2020 IEEE 저전력 컴퓨터 비전 챌린지에서 2 위를 차지했습니다..
최근에 새로운 논문을 게시했습니다. 당신의 발견은 무엇 이었습니까?
우리 팀의 새로운 온라인 카지노 사이트컴퓨터 비전 및 자연 언어 처리와 같은 엄청난 자원과 전력 기술을 요구하는 거대한 미리 훈련 된 모델 내에 고도로 소형 서브 모델의 존재를 발견했습니다. 이 작은 네트워크는 여러 다른 작업에 미세 조정할 때 원래 훨씬 더 큰 모델과 동일한 고효율을 보여줍니다.
다시 말해서, 우리는 처음부터 이러한 작은 네트워크를 훈련 시키거나 조정할 수 있었고 많은 리소스를 저장할 수있었습니다. 이 작업은 MIT 및 IBM과의 공동 작업으로 현재 온라인 카지노 사이트 학습에서 널리 퍼져있는 이러한 미리 훈련 된 모델을 미세 조정하는 데 드는 비용을 크게 줄이는 데 방해가되는 가능성을 보여줍니다..
당신을 강조하는 또 다른 주요 영역은 다른 온라인 카지노 사이트 학습 모델을 훈련시키는 온라인 카지노 사이트 학습 모델입니다. 이것은 로봇이 세계를 점령하는 것에 대한 영화의 시작처럼 들립니다. 그게 너무 편집증인가요?
지금이 프론티어에서 일하는 사람으로 나 자신을 위해 말하면, 나는 Automl의 현 상태가 Skynet 수준의 무서움에 가깝다고 생각합니다. Automl 자체는 여전히 인간이 설계 한 머신 러닝 알고리즘입니다. 그리고 그것은 여전히 초기 단계에 있으며, 많은 실질적인 도전이 널리 퍼지는 길에 서 있습니다.
그러나 여러 가지 이유로 나에게 흥미 롭습니다. 최첨단 AI 및 ML 시스템은 최적의 성능을 위해 수많은 설계 선택을 할 수있는 복잡한 파이프 라인으로 구성됩니다. 또한 종종 여러 목표와 제약으로 공동 설계해야합니다. 이러한 모든 변수를 최적화하면 수동으로 탐색하기에는 너무 복잡하고 차원이 고차가됩니다. Automl은 AI/ML 디자인 문제를 더 빠르고 더 잘 해결하는 데있어 강력한 도구이자 중앙 허브라고 생각합니다.
Automl은 머신 러닝 알고리즘이 수백만 또는 수십억 번 작업을 시도 할 수있게 해주 며, 인간이 수행하는 데 훨씬 더 오래 걸리는 시행 착오 프로세스를 빠르게 진행합니다. 그런 다음 시행 착오 프로세스를 반복하지 않고도 다른 사람들이 따를 수있는 효과적인 경로를 찾을 수 있습니다.
우리 팀은 모델 선택 또는 신경 아키텍처 검색 (NAS) 및 알고리즘 검색 (최적화 학습 또는 L2O)이라고도 알려진 알고리즘 발견을 개선하는 데 기여해 왔습니다. 온라인 카지노 사이트가 인간으로부터 시행 착오 과정을 인수하도록 요청하면 연구주기가 급격히 가속화 될 수 있습니다. 이것은 온라인 카지노 사이트 학습을 사용하고 싶지만 내부에 알지 못하는 조직에 특히 도움이 될 것입니다.
