RE•WORK Белая книга: Вызовы, успехи, прогресс и неудачи обработки в ИИ

RE-WORK – лидер в области событий по ИИ и глубокому обучению, организует саммиты и семинары по всему миру. Мероприятия охватывают темы, связанные с глубоким обучением, машинным обучением, ИИ в различных секторах, компьютерным зрением, самоходными транспортными средствами, ответственным ИИ и многим другим. Они объединяют лидеров отрасли и академии.

В последней белой книге RE•WORK под названием «Вызовы, успехи, прогресс и неудачи обработки в ИИ» приняли участие авторы из Университета Пердью, Университета Райерсона, GSI Technology (GSIT ), COTA Inc., Omdena и других.

Белая книга разделена на шесть глав:

• Глава 1: Ограничения данных в обычных отраслевых и некоммерческих приложениях

• Глава 2: Сходимость ElasticSearch, ANN и компьютера в памяти

• Глава 3: Ограничения и преимущества доступности данных

• Глава 4: Проблемы с данными в ML и ИИ

• Глава 5: Ограничения обработки на предприятиях ИИ – является ли GPT-3 окончательным решением?

• Глава 6: Все в сетях беспроводной связи 6G

Первая глава книги посвящена наиболее распространенным проблемам с данными, с которыми сталкиваются частные и некоммерческие организации. Она также подробно описывает общие ограничения, связанные с доступностью и стоимостью, конфиденциальностью и этикой, а также данными. Эта глава основана на трех конкретных случаях, демонстрирующих ограничения данных в тексте, видео и географических данных, включая «Решение уязвимостей с помощью NLP», «Компьютерное зрение для аварийного реагирования» и «Применения компьютерного зрения для автономного вождения».

Глава 1 была написана Росано де Оливейра Гомесом, ведущим инженером по машинному обучению в Omdena; Харини Суреш, исследователем PhD в MIT; и Эримом Афзалом, инженером по машинному обучению в Omdena.

Вторая глава посвящена использованию приближенного ближайшего соседа (ANN) с ускорением обработки в памяти, которое обеспечивает реальное время ответа от операций ElasticSearch. ElasticSearch, который изначально был поисковым движком для текста, теперь может включать в базы данных документы, такие как изображения, сетевая архитектура, текстовые документы и квитанции о покупке. Глава также охватывает новые технологии на рынке, такие как Ассоциативный процессор (APU).

Глава 2 была написана Марком Райтом, директором маркетинга в GSI Technology.

Третья глава посвящена ограничениям и преимуществам доступности данных. Она начинается с объяснения того, что такое доступность данных и чего она не является, а затем описывает ее ограничения, такие как совместимость данных, сбой хранилища, сбой сервера/сети, стоимость и плохое качество данных. Глава завершается введением решений, таких как высокопроизводительная обработка данных и гибридное облако.

Глава 3 была написана Адебунми Одефунсо, программистом и практиком машинного обучения в Университете Пердью.

Четвертая глава посвящена различным препятствиям в ML и ИИ, в частности проблемным алгоритмам и моделям, таким как системы распознавания лиц, которые продемонстрировали высокие показатели ошибок и предвзятости. Она показывает, как смягчить предвзятость и повысить интерпретируемость, а также почему набор данных должен быть большим и разнообразным. Глава также охватывает различные другие аспекты данных, такие как последовательность и точность источников данных.

Глава 4 была написана Шивамом Матура, директором стратегии в COTA Inc.

Пятая глава использует последнюю модель ИИ GPT-3 для изучения ограничений и потенциала ИИ на предприятиях. Цель главы – признать, что «сегодняшние ограничения – это завтрашние успехи» и необходимость продолжения экспериментов.

Глава 5 была написана Шайной Разой, кандидатом PhD в области компьютерных наук в Университете Райерсона.

Шестая глава посвящена возникающим беспроводным сетям связи 6G и тому, как они будут требовать ИИ, машинного обучения и других технологий. Она также отмечает, что эти системы обеспечат беспрецедентную емкость и доступ к сети. Некоторые из других тем главы включают: Следующие беспроводные сети с ИИ и SDN, мотивация от挑жения сотрудничества спектра DARPA, и реализация интеллектуальных радиоалгоритмов.

Глава 6 была написана несколькими авторами, включая Кемаля Аккая, Арджуну Маданаяке, Удару Де Силву и Сравана Пулипати из Университета Флориды; Хосепа М. Жорнета, Каушика Човдхури, Франческо Рестуччиа и Томмасо Мелодию из Университета Норtheastern; Сумаяджита Мандала и Джона Ши из Университета Флориды; Адитью Дхананджая из Pi Radio; и Джая Давани и Василя Димитрова из Lemurian Labs.