Prezentacja nt. sztucznej inteligencji – dla osób „z biznesu”, zainteresowanych tym gorącym tematem. Temat AI w biznesie budzi spore zainteresowanie, a czasami całkiem duże emocje. Mogą one wynikać częściowo z obaw, jakie wzbudza ta technologia, a częściowo z niewiedzy jak ona działa i w jaki sposób możemy ją wykorzystać. Niniejszą prezentacją mam nadzieję nieco oswoić …
W pierwszej połowie 2023 obserwujemy ogromny boom na modele językowe i ich praktyczne zastosowania. ChatGPt rozbudził apetyty na choćby częściowe powtórzenie jego sukcesu i wiele zespołów opublikowało wyniki swoich prac. Duża część nowych modeli została udostępniona w ramach licencji Apache 2.0, która umożliwia ich dowolną modyfikację i użycie, a nawet komercjalizację. Jest to fantastyczny ruch, …
W momencie pisania tego posta (kwiecień 2023) nadal panuje dość powszechna ekscytacja możliwościami dużych modeli językowych. Możliwości te w spektakularny sposób pokazało nam rozwiązanie udostępnione pod koniec 2022 przez OpenAI i nasz świat nigdy nie będzie już taki sam. Duże modele językowe, w tym konwersacyjne takie jak ChatGPT, w większości wykorzystują wariacje architektury Transformer. Punktem …
Kiedy w 2019 roku zacząłem tworzyć wpisy na tym blogu, pozwoliłem sobie na małą prowokację pisząc „AI zmieni świat bardziej niż rewolucja przemysłowa„. Oczywiście przywidywanie jest bardzo trudne, szczególnie jeżeli dotyczy przyszłości (Niels Bohr), ale ostatnie osiągnięcia w obszarze uczenia maszynowego zachęciły mnie do przemyśleń na temat tego, jak AI zmieni świat w najbliższych 10 …
Dziś taki lekki misz-masz. W uczeniu maszynowym określenie struktury modelu i trening sieci neuronowej to stosunkowo niewielkie elementy dłuższego łańcucha czynności, który rozpoczyna się od załadowania zbioru danych, jego podziału na podzbiory uczący, walidacyjny oraz testowy i odpowiedniego serwowania danych do modelu. Po drodze pojawiają się również takie kwestie jak transformacja danych, uczenie na GPU …
Przygotowanie danych do uczenia maszynowego nie jest zadaniem, za którym tęskni większość specjalistów AI. Dane bywają różnej jakości, najczęściej wymagają bardzo dokładnej analizy, czasami ręcznego przeglądu, a na pewno selekcji i wstępnego przetworzenia. W przypadku zadań klasyfikacyjnych podział zbioru na klasy bywa niewłaściwy lub niewystarczająco zbalansowany. Często danych jest również po prostu za mało i …
Computer Vision jest jednym z najciekawszych i moim ulubionym obszarem zastosowań dla sztucznej inteligencji. Sporym wyzwaniem dla algorytmów analizy obrazów jest szybka detekcja i klasyfikacja obiektów w czasie rzeczywistym. Problem detekcji obiektów jest dużo trudniejszy niż klasyfikacja, którą wielokrotnie omawiałem na moim blogu, ponieważ nie tylko musimy wskazać co to za obiekt, ale również miejsce, …
Patrząc na postęp technologiczny, jaki dokonał się w ostatnich kilku latach, trudno wymienić dwie bardziej przełomowe technologie niż sztuczna inteligencja i blockchain. Pierwsza z nich otworzyła całkiem nowe możliwości na polach analizy danych, przewidywania wyników i robotyce. Druga na całkiem nowy poziom wyniosła decentralizację, transparentność oraz bezpieczeństwo wynikające z wbudowanej w blockchain gwarancji niezmienności. Obie …
Jeszcze do niedawna duża część kluczowych pojęć z zakresu szeroko rozumianej sztucznej inteligencji nie była jednoznacznie zdefiniowana. Niektóre z nich, jak Deep Learning, były nawet określane mianem “buzzwords”, czyli pojęć używanych głównie przez marketing i nie mających ścisłego przełożenia na obszary naukowe. Obecnie wydaje się, że podstawowe pojęcia ugruntowały się i większość osób zajmujących profesjonalnie …
W uczeniu maszynowym jest takie stare, ale sprawdzone powiedzenie: „Nie da ci ojciec, nie da ci matka, tego co może dać ci … k najbliższych sąsiadów”. 😉 Nie wierzycie? Ja też nie mogłem w to uwierzyć, póki nie spróbowałem sklasyfikować pisma odręcznego z użyciem tego algorytmu. k najbliższych sąsiadów – z ang. k-nearest neighbours lub …