RE•WORK Beyaz Kağıt: AI’de İşlemenin Sorunları, Başarıları, İlerlemesi ve Başarısızlıkları

RE-WORK, AI ve Derin Öğrenme etkinlikleri alanında liderdir ve dünya çapında zirve ve atölye çalışmaları düzenler. Etkinlikler, Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi, çeşitli sektörlerdeki AI, Bilgisayarlı Görü, Otonom Araçlar, Sorumlu AI ve daha fazlasını kapsar. Endüstri ve akademiden liderleri bir araya getirir.

RE•WORK’un en son beyaz kağıdının adı ‘AI’de İşlemenin Sorunları, Başarıları, İlerlemesi ve Başarısızlıkları’ ve katkıda bulunanlar arasında Purdue Üniversitesi, Ryerson Üniversitesi, GSI Technology, COTA Inc., Omdena ve daha fazlası yer alıyor.

Beyaz kağıt altı bölüme ayrılmıştır:

• 1. Bölüm: Endüstri ve Kar Amacı Gütmeyen Uygulamalarda Veri Sınırlamaları

• 2. Bölüm: ElasticSearch, ANN ve Bilgisayar-Hafıza Birleşimi

• 3. Bölüm: Veri Erişilebilirliğinin Sınırlamaları ve Gelişmeleri

• 4. Bölüm: ML ve AL’de Veri Engelleri

• 5. Bölüm: Kurumsal AI’de İşleme Sınırlamaları – GPT-3 Müthiş bir Çözüm mü?

• 6. Bölüm: 6G Kablosuz İletişim Ağlarında Her Şey

İlk bölüm, özel ve kar amacı gütmeyen kuruluşların karşılaştığı en yaygın veri sorunlarını kapsar. Ayrıca veri erişilebilirliği, maliyet, gizlilik ve etik ile ilgili sınırlamaları detaylandırır. Bu bölüm, metin, video ve coğrafi veri için veri sınırlamalarını göstermek için üç özel vaka çalışmasına dayanır: ‘Zayıflığı NLP ile ele alma’, ‘Acil Müdahale için Bilgisayarlı Görü’ ve ‘Otonom Sürüş için Bilgisayarlı Görü Uygulamaları’.

1. Bölüm, Omdena’dan Rosano de Oliveira Gomez, Lead Makine Öğrenimi Mühendisi; MIT’den Harini Suresh, PhD araştırmacısı ve Omdena’dan Erim Afzal, ML mühendisi tarafından yazıldı.

İkinci bölüm, yaklaşık en yakın komşu (ANN) kullanma ve bellekte hızlandırılmış işleme üzerine odaklanıyor. Bu, esnek arama işlemlerinden gerçek zamanlı yanıt sağlar. Aslen metin arama motoru olan Elasticsearch, şimdi veri tabanlarına resimler, ağ mimarileri, metin belgeleri ve ürün makbuzları gibi belgeleri dahil edebilir. Bölüm ayrıca Associative Processing Unit (APU) gibi piyasada yeni teknolojileri de kapsar.

2. Bölüm, GSI Technology’den Mark Wright, pazarlama müdürü tarafından yazıldı.

Üçüncü bölüm, veri erişilebilirliğinin sınırlamaları ve avantajlarını kapsar. Veri erişilebilirliğinin ne olduğu ve ne olmadığından bahsetmeye başlar, ardından veri uyumluluğu, depolama hatası, sunucu/ağ hatası, maliyet ve kötü veri kalitesi gibi sınırlamaları açıklar. Bölüm, yüksek performanslı veri işleme.pipeline’ı ve hibrit bulut gibi çözümleri tanıtma ile kapanır.

3. Bölüm, Purdue Üniversitesi’nden Adebunmi Odefunso, yazılım mühendisi ve ML uygulayıcısı tarafından yazıldı.

Dördüncü bölüm, ML ve AI’de çeşitli engellere odaklanıyor, özellikle yüksek hata oranları ve önyargı gösteren yüz tanıma sistemleri gibi sorunlu algoritmalar ve modelleri vurguluyor. Önyargıyı nasıl azaltabileceğinizi ve yorumlanabilirliği nasıl artırabileceğinizi gösteriyor ve neden veri setinin büyük ve çeşitli olması gerektiğini açıklıyor. Veri kaynaklarının tutarlılığı ve doğruluğu gibi diğer veri yönleri de ele alınıyor.

4. Bölüm, COTA Inc.’den Shivam Mathura, Strateji Direktörü tarafından yazıldı.

Beşinci bölüm, son AI modeli GPT-3’ü kullanarak Kurumsal AI’de AI’nin sınırlamaları ve potansiyelini keşfediyor. Bölümün amacı, “bugünün sınırlamalarının yarının başarıları olacağını” ve devam eden deneyimin necessity olduğunu tanımaktır.

5. Bölüm, Ryerson Üniversitesi’nden Shaina Raza, Danışman Bilgisayar Bilimi PhD adayı tarafından yazıldı.

Altıncı bölüm, ortaya çıkan 6G kablosuz iletişim ağlarını ve bu ağların AI, makine öğrenimi ve daha fazlasını gerektireceğini kapsıyor. Bu sistemlerin withoutöncü kapasite ve ağ erişimini sağlayacağını belirtiyor. Bölümün diğer bazı konuları arasında: AI ve SDN ile Bir Sonraki Nesil Kablosuz Ağlar, DARPA Spektrum İşbirliği Mücadelesinden İlham, ve Akıllı Radyo Algoritmalarının Uygulaması yer alıyor.

6. Bölüm, Florida Int. Üniversitesi’nden Kemal Akkaya, Arjuna Madanayake, Udara De Silva ve Sravan Pulipati; Northeastern Üniversitesi’nden Josep M. Jornet, Kaushik Chowdhury, Francesco Restuccia ve Tommaso Melodia; Florida Üniversitesi’nden Soumyajit Mandal ve John Shea; Pi Radio’dan Aditya Dhananjay; ve Lemurian Labs’dan Jay Dawani ve Vassil Dimitrov tarafından yazıldı.