2022年 12月11日,中國(杭州)國際智能產(chǎn)品博覽會(huì)如期開幕。在西子湖畔的杭州國際博覽中心1B數(shù)字消費(fèi)館,數(shù)百家智能科技產(chǎn)業(yè)廠商展示了最新的產(chǎn)品和技術(shù),未來智能科技產(chǎn)業(yè)的熱點(diǎn)在這里一網(wǎng)打盡。
隨著企業(yè)要應(yīng)對越來越多的數(shù)據(jù),找到有效的方法來分析和“操作”這些數(shù)據(jù)以獲得競爭優(yōu)勢,變得越來越具有挑戰(zhàn)性。
2022年最熱門的AI初創(chuàng)公司中,有的公司提供了低代碼、拖拽式模型,讓用戶獲得由AI生成的洞察,有的公司提供了面向托管服務(wù)提供商的調(diào)度自動(dòng)化工具,還有的提供了基于AI和計(jì)算機(jī)視覺野火檢測服務(wù)。
醫(yī)療保健行業(yè)如今開始以規(guī)模更大、復(fù)雜度更高的方式推行AI與機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。AI與機(jī)器學(xué)習(xí)將增強(qiáng)行業(yè)對大量可用數(shù)據(jù)的理解能力。
隨著自動(dòng)化觸角深入到社會(huì)各個(gè)方面,處于技能金字塔頂端的機(jī)器學(xué)習(xí),如今正乘著自動(dòng)化的東風(fēng),降低數(shù)據(jù)科學(xué)在企業(yè)環(huán)境下的運(yùn)行門檻,幫助非技術(shù)人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決業(yè)務(wù)問題。
今天的世界人工智能大會(huì)已成為人工智能領(lǐng)域最有影響力的國際盛會(huì)之一,今年大咖云集、國際大廠扎堆,充分彰顯了大會(huì)的國際影響力和磁力效應(yīng)。亞馬遜云科技受邀參加了2022世界人工智能大會(huì),并主辦了“人工智能前沿技術(shù)趨勢與最佳實(shí)踐”的線上分論壇。
AI項(xiàng)目的失敗往往跟大麻煩無關(guān),而是由一個(gè)個(gè)微小細(xì)節(jié)所決定。面對種種激動(dòng)人心的可能性,企業(yè)在最初啟動(dòng)AI項(xiàng)目時(shí)往往信心滿滿。但具體實(shí)施過程中的現(xiàn)實(shí)問題很容易熄滅這份熱情,導(dǎo)致AI項(xiàng)目被擱置甚至最終失敗。
芯片設(shè)計(jì)既是一項(xiàng)工程壯舉,也堪稱一門藝術(shù)。邏輯和內(nèi)存塊的一切可能布局、連通每個(gè)元件的導(dǎo)線,共同構(gòu)成了幾乎無窮無盡的規(guī)劃組合。而且芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域最出色的工程師們,都是憑著經(jīng)驗(yàn)和直覺在工作。他們自己也說不清楚為什么某種模式有效,而其他模式卻無效。
論文通過減少模型稀疏訓(xùn)練過程中需要更新的參數(shù)量,從而減少大模型稀疏訓(xùn)練的時(shí)間以及資源開銷。
早在客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)(CDP)出現(xiàn)之前,美國科爾士百貨公司(Kohl’s)就把收集和積累客戶數(shù)據(jù)作為其商業(yè)模式的核心了。
近日,阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI主導(dǎo)的論文《Whale: Efficient Giant Model Training over Heterogeneous GPUs》,高效大模型訓(xùn)練框架Whale入選USENIX ATC'22。
企業(yè)要應(yīng)對越來越多的數(shù)據(jù),無論是在組織內(nèi)部生成的數(shù)據(jù),還是從外部來源收集的數(shù)據(jù),如何尋找有效的方法來分析和“操作”所有這些數(shù)據(jù)從而獲得競爭優(yōu)勢,正在變得越來越具有挑戰(zhàn)性。
微軟公司表示會(huì)逐步停止對旗下一些由人工智能驅(qū)動(dòng)的面部識(shí)別工具的訪問,包括一項(xiàng)基于視頻和圖像識(shí)別情緒的服務(wù)。
企業(yè)要應(yīng)對越來越多的數(shù)據(jù),無論是在組織內(nèi)部生成的數(shù)據(jù),還是從外部來源收集的數(shù)據(jù),如何尋找有效的方法來分析和“操作”所有這些數(shù)據(jù)從而獲得競爭優(yōu)勢,正在變得越來越具有挑戰(zhàn)性。
微軟Project Bonsai以圖形化的方式,連接那些通過編程可執(zhí)行AI功能的軟件模塊,工程師們無需利用數(shù)據(jù)科學(xué),就可以實(shí)現(xiàn)AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化。
醫(yī)療行業(yè)已經(jīng)成為印度經(jīng)濟(jì)中最大的行業(yè)之一。根據(jù)NITI Ayog的一份報(bào)告,自2016年以來印度醫(yī)療行業(yè)的年復(fù)合增長率已經(jīng)達(dá)到22%,創(chuàng)造了數(shù)百萬個(gè)工作崗位,未來還會(huì)增加額外數(shù)百萬個(gè)工作崗位。
MLOps(Machine Learning Operations)是一組最佳實(shí)踐、框架和工具,可以幫助企業(yè)管理數(shù)據(jù)、模型、部署、監(jiān)控,以及其他利用理論概念驗(yàn)證AI系統(tǒng)并使之奏效的方方面面。企業(yè)通過采用MLOps可以構(gòu)建更多模型、更快地創(chuàng)新、應(yīng)對更多的使用場景。
為了回饋社區(qū)并推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步,阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI已經(jīng)將HybridBackend框架開源, 歡迎大家試用和技術(shù)共建。
企業(yè)要重塑數(shù)據(jù)洞察實(shí)現(xiàn)數(shù)智融合,一定是將數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)技術(shù))和智能(機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù))進(jìn)行融合和統(tǒng)一。
近日,阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI與香港大學(xué)吳川教授團(tuán)隊(duì)合作的論文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入選INFOCOM(IEEE International Conference on Computer Communications) 2022