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Les superbes histoires technologiques de cette semaine sur le Web (jusqu'au 23 janvier)

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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Ce laboratoire chinois vise de grandes percées en matière d'IA
Will Knight | Filaire
«La Chine produit autant de chercheurs en intelligence artificielle que les États-Unis, mais elle est en retard dans des domaines clés comme l'apprentissage automatique. Le gouvernement espère rattraper son retard. … Il a fixé aux chercheurs en IA l'objectif de réaliser «des percées fondamentales d'ici 2025» et a appelé le pays à devenir «le principal centre d'innovation du monde d'ici 2030». BAAI a ouvert un an plus tard, à Zhongguancun, un quartier de Pékin conçu pour reproduire les pôles d'innovation américains tels que Boston et la Silicon Valley.

ENVIRONNEMENT

Ce que pourrait signifier le prix de 100 millions de dollars d'Elon Musk pour la capture de carbone
James Temple | Examen de la technologie MIT
«[Elon Musk] a annoncé sur Twitter qu'il prévoyait de donner 100 millions de dollars sur [sa valeur nette de 180 milliards de dollars] en récompense de la« meilleure technologie de capture du carbone ». … 100 millions de dollars supplémentaires pourraient certainement aider n'importe quelle entreprise ou entreprise à décrocher le prix de Musk. Mais c'est une infime partie de sa richesse et n'ira également que si loin. … Mis à part l'argent, cependant, Musk a un talent particulier pour attirer l'attention. Et c'est un espace qui en a besoin.

SANTÉ

La cornée synthétique a aidé un aveugle à retrouver la vue
Steve Dent | Engadget
«Bien que l'implant ne contienne aucune électronique, il pourrait aider plus de personnes que n'importe quel œil robotique. `` Après des années de travail acharné, voir un collègue implanter le CorNeat KPro avec facilité et voir un autre être humain retrouver la vue le lendemain était électrisant et émouvant, il y avait beaucoup de larmes dans la pièce '', a déclaré CorNeat Vision co- fondateur, le Dr Gilad Litvin.

BIOTECH

Le MIT développe une méthode pour les plantes cultivées en laboratoire qui pourraient éventuellement conduire à des alternatives à la foresterie et à l'agriculture
Darrell Etherington | TechCrunch
«Si le travail de ces chercheurs peut éventuellement être utilisé pour créer un moyen de produire du bois cultivé en laboratoire pour une utilisation dans la construction et la fabrication d'une manière évolutive et efficace, alors il y a un énorme potentiel en termes de réduction de l'impact sur la foresterie à l'échelle mondiale. Finalement, l'équipe théorise même que vous pourriez amener la croissance de matériaux à base de plantes dans des formes cibles spécifiques, de sorte que vous pourriez également faire une partie de la fabrication en laboratoire, en faisant pousser directement une table en bois par exemple.

AUTOMATISATION

La FAA approuve les premiers vols de drones commerciaux entièrement automatisés
Andy Pasztor et Katy Stech Ferek | Le journal de Wall Street
«Les régulateurs de l'aviation américains ont approuvé les premiers vols de drones commerciaux entièrement automatisés, accordant à une petite entreprise basée dans le Massachusetts l'autorisation d'exploiter des drones sans pilotage pratique ni observation directe par des contrôleurs humains ou des observateurs. … Les drones Scout de la société fonctionnent selon des programmes de vol prédéterminés et utilisent la technologie acoustique pour détecter et éviter les drones, les oiseaux et autres obstacles.

ESPACE

L'industrie spatiale privée en plein essor de la Chine est prête à défier les États-Unis
Neel V. Patel | Examen de la technologie MIT
«[Le Ceres-1] était une fusée commerciale - seulement la deuxième d'une entreprise chinoise à aller dans l'espace. Et le lancement a eu lieu moins de trois ans après la création de l'entreprise. Cette réalisation est une étape importante pour l'industrie spatiale privée chinoise naissante - mais en croissance rapide -, un élément de plus en plus critique de la quête du pays pour détrôner les États-Unis en tant que puissance spatiale prééminente au monde.

CRYPTOCURRENCY

Janet Yellen envisagera de limiter l'utilisation de la crypto-monnaie
Timothy B. Lee | Ars Technica
«Les crypto-monnaies pourraient faire l'objet d'un examen réglementaire renouvelé au cours des quatre prochaines années si Janet Yellen, le choix de Joe Biden pour diriger le département du Trésor, réussissait. Lors de l'audience de confirmation de mardi de Yellen devant le Comité des finances du Sénat, la sénatrice Maggie Hassan (DN.H.) a interrogé Yellen sur l'utilisation de la crypto-monnaie par des terroristes et d'autres criminels. «Les crypto-monnaies sont une préoccupation particulière», a répondu Yellen. «Je pense que beaucoup sont utilisés - du moins dans le sens des transactions - principalement pour le financement illicite.i »

SCIENCE

Ingrédient secret trouvé pour alimenter les supernovas
Thomas Lewton | Quanta
«… Ce n'est qu'au cours des dernières années, avec la croissance des supercalculateurs, que les théoriciens ont eu suffisamment de puissance de calcul pour modéliser des étoiles massives avec la complexité nécessaire pour réaliser des explosions. … Ces nouvelles simulations permettent aux chercheurs de mieux comprendre comment les supernovas ont façonné l'univers que nous voyons aujourd'hui.

Crédit image: Ricardo Gomez Angel / Unsplash

Source: https://singularityhub.com/2021/01/23/this-weeks-awesome-tech-stories-from-around-the-web-through-january-23/

AI

Ethereum monte sur NFT Boom

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Ethereum a augmenté au cours des deux derniers jours, augmentant de 150 $ hier (10%) à 1697 $, il se négocie actuellement à 1640 $.

L'inversion du ratio coïncide avec la approbation de EIP1559, un changement de cryptoéconomie qui brûle les frais et augmentera la capacité à la fois en la doublant et en supprimant les incitations des mineurs à jouer avec la capacité grâce à spammer le réseau.

L'élan a ensuite été ajouté par cela tweet symbolisé de Jack Dorsey, ce qui peut être considéré comme le début des NFT parce que même la BBC l'a couvert.

Cet espace a maintenant apparemment considérablement augmenté, passant de pratiquement inexistant à environ 10 millions de dollars en volumes de négociation.

Le NFT le plus cher, à l'exclusion du tweet de Jack Dorsey, est le Grand Prix de Formule 1 de Monaco 2020 1A qui a coûté 1,079 eth, d'une valeur d'environ 2 millions de dollars.

C'est le parcours de course utilisé dans F1® Delta Time, un jeu de blockchain fonctionnant sur Ethereum.

C'est l'un des nombreux jeux fonctionnant actuellement sur eth. Vous pouvez voir les cartes de certains footballeurs si vous parcourez les parcelles de terres récemment vendues, Decentraland, Gods Unchained, puis il y a un réel planète.

Le Bitcoin ne sera plus mesuré par rapport au dollar. «Vous le mesureriez par rapport à tout ce que vous achèteriez avec, comme des planètes ou des systèmes solaires» a affirmé M<sup>me</sup> Plante. Jesse Powell, fondateur de Kraken.

Eh bien, pour l'instant, ces planètes sont achetées avec eth sur ce 0xUniverse qui se décrit comme «un jeu révolutionnaire basé sur la blockchain. Devenez un explorateur dans une galaxie de planètes uniques à collectionner. Colonisez-les pour extraire des ressources et construire des vaisseaux spatiaux. Continuez à développer votre flotte jusqu'à ce que vous ayez découvert les derniers mystères de l'univers! »

Un mystère qu'ils pourraient découvrir est pourquoi un taureau gif vaut 112 eth? Apparemment, cela a été fait avant les élections et a changé en fonction de qui l'a remporté, mais 200,000 XNUMX $ pour cela?

Ensuite, il y a l'art réel, comme l'image sélectionnée que nous avons choisie ci-dessus appelée Censure américaine.

Nous ne sommes pas des critiques d'art, mais c'est une image qui nous a fait nous arrêter un peu et la regarder. Maintenant, vous pouvez le consulter aussi, et comme il s'agit d'un article de presse et que l'image fait partie des actualités, ils ne peuvent pas déposer de plaintes pour droits d'auteur à notre connaissance.

Alors, pourquoi quelqu'un est-il prêt à payer 0.2 eth pour cela, ou 330 $? Eh bien, parce qu'il ou elle l'aime bien sûr, et parce que c'est une œuvre originale et qu'il en est le propriétaire et s'il le souhaite, il pourrait faire appliquer les droits d'auteur là où cela concerne un usage professionnel comme la vente d'une version imprimée de celui-ci. ou une version carte.

Il pourrait vendre des droits de licence et si l'artiste de cette œuvre devient célèbre, il a une preuve que c'est par cet artiste et surtout une preuve qu'il s'agit de l'original de l'artiste lui-même.

Nous aurions pu modifier cette image en vedette et, évidemment, nous disons que nous n'avons pas beaucoup de crédibilité, mais avoir la preuve de l'original lui-même a peut-être autant de valeur que d'avoir la Joconde originale plutôt qu'une copie.

Quoi qu'il en soit, nous ne prétendons pas connaître les mystères de la spéculation artistique, mais ce qui semble se produire est une expérimentation artistique, et de nombreux artistes doivent chercher à voir exactement ce qui se passe.

Certains de ces artistes `` normies '' pourraient bien Tik Tok à ce sujet et ils pourraient même devenir viraux à cette époque où chacun de nous peut parfois être le spectacle.

Pour que la mousse se traduise par eth, notamment parce que tout cela est évalué en eth. Par conséquent, les fils et les filles de collectionneurs d'art traditionnels pourraient bien transformer une partie du fiat de leur père en eth pour spéculer sur ce qui pourrait bien devenir un nouveau monde pour l'art.

Reste à savoir si ce sera le cas, mais il y a quelque chose de nouveau et les gens semblent clairement excités à ce sujet.

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Intelligence artificielle

Transformateurs adversaires génératifs: utilisation de GANsformers pour générer des scènes

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Photo de profil de l'auteur

@whatsaiLouis Bouchard

J'explique les termes et les nouvelles de l'intelligence artificielle à des non-experts.

Ils exploitent essentiellement le mécanisme d'attention des transformateurs dans la puissante architecture StyleGAN2 pour le rendre encore plus puissant!

Voir la vidéo:

Chapitres:
0:00Hé! Appuyez sur le bouton Thumbs Up et abonnez-vous. Tu apprendras beaucoup de trucs sympas, je te le promets.
0:24Traduction de texte en image
0:51Exemples
5:50Conclusion

Les références

Pâte et Papier: https://arxiv.org/pdf/2103.01209.pdf
Code: https://github.com/dorarad/gansformer
Référence complète:
Drew A. Hudson et C.Lawrence Zitnick, Generative Adversarial Transformers, (2021), publié sur Arxiv., Résumé:

«Nous présentons le GANsformer, un nouveau type de transformateur efficace, et l'explorons pour la tâche de modélisation générative visuelle. Le réseau utilise une structure bipartite qui permet des interactions à longue portée à travers l'image, tout en maintenant un calcul d'efficacité linéaire, qui peut facilement évoluer vers une synthèse haute résolution. Il propage itérativement les informations d'un ensemble de variables latentes aux caractéristiques visuelles en évolution et vice versa, pour soutenir le raffinement de chacune à la lumière de l'autre et favoriser l'émergence de représentations compositionnelles d'objets et de scènes. Contrairement à l'architecture de transformateur classique, il utilise une intégration multiplicative qui permet une modulation flexible basée sur la région, et peut donc être considérée comme une généralisation du réseau StyleGAN réussi. Nous démontrons la force et la robustesse du modèle par une évaluation minutieuse sur une gamme d'ensembles de données, des environnements multi-objets simulés aux riches scènes intérieures et extérieures du monde réel, montrant qu'il obtient des résultats de pointe en termes de qualité d'image et de diversité, tout en bénéficiant d'un apprentissage rapide et d'une meilleure efficacité des données. D'autres expériences qualitatives et quantitatives nous offrent un aperçu du fonctionnement interne du modèle, révélant une meilleure interprétabilité et un démêlage plus fort, et illustrant les avantages et l'efficacité de notre approche. Une implémentation du modèle est disponible sur https://github.com/dorarad/gansformer. "

Transcription de la vidéo

Remarque: cette transcription est générée automatiquement par Youtube et peut ne pas être entièrement exacte.

00:00

les transformateurs essentiellement à effet de levier

00:02

mécanisme d'attention dans la puissante statistique

00:04

architecture gun 2 pour le rendre encore plus

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solide

00:10

[Musique]

00:14

c'est ce que j'ai et je partage artificiel

00:16

actualités du renseignement chaque semaine

00:18

si vous êtes nouveau sur la chaîne et que

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aimez rester à jour s'il vous plaît considérer

00:21

s'abonner pour ne rien manquer de plus

00:24

la semaine dernière, nous avons regardé les dali openai

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article le plus récent

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il utilise une architecture similaire à gpt3

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impliquant des transformateurs pour générer un

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image à partir du texte

00:35

c'est un super intéressant et complexe

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tâche appelée

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traduction de texte en image comme vous pouvez le voir

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encore une fois ici, les résultats ont été étonnamment

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bon comparé au précédent

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techniques de pointe c'est

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principalement en raison de l'utilisation de transformateurs

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et une grande quantité de données cette semaine, nous

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examinera une tâche très similaire

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appelée modélisation générative visuelle où

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le but est de générer un

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scène complète en haute résolution telle

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comme une route ou une pièce

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plutôt qu'un seul visage ou un

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objet c'est différent de delhi

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puisque nous ne générons pas la scène

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à partir d'un texte mais d'un modèle entraîné

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sur un style spécifique de scènes qui est un

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chambre dans ce cas

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c'est plutôt comme un pistolet de style qui est

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capable de générer des

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visages humains

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être formé sur un ensemble de données réelles

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visages

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la différence est qu'il utilise ce gan

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architecture dans un générateur traditionnel

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et de manière discriminante

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avec des réseaux de neurones convolutifs a

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l'architecture classique des armes à feu aura un

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générateur

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formés pour générer l'image et un

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discriminateur

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utilisé pour mesurer la qualité du

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images générées

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en devinant si c'est une vraie image à venir

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à partir de l'ensemble de données

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ou une fausse image générée par le

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générateur

01:48

les deux réseaux sont généralement composés de

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réseaux de neurones convolutifs où le

01:52

générateur

01:53

ressemble à ceci principalement composé de duvet

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échantillonner l'image en utilisant des convolutions pour

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encodez-le

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puis il échantillonne à nouveau l'image

02:02

en utilisant des convolutions pour générer un nouveau

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version

02:05

de l'image avec le même style basé

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sur l'encodage

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c'est pourquoi on l'appelle alors style gun

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le discriminateur prend le produit

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image ou

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une image de votre ensemble de données et essaie de

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déterminer si c'est réel ou

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généré

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appelé faux au lieu de cela, ils tirent parti

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mécanisme d'attention des transformateurs

02:24

à l'intérieur du puissant stargane 2

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architecture pour le faire

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une attention encore plus puissante est

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caractéristique essentielle de ce réseau

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permettant au réseau de dessiner

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dépendances entre

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entrée et sortie dans ce cas c'est

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entre l'entrée à l'étape actuelle de

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l'architecture

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et le code latent précédemment encodé

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comme nous le verrons dans une minute

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avant de vous y plonger si vous n'êtes pas

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familier avec les transformateurs ou attention

02:50

je vous suggère de regarder la vidéo que j'ai faite

02:52

sur les transformateurs

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pour plus de détails et une meilleure

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compréhension de l'attention

02:57

vous devriez certainement jeter un oeil à la

02:58

l'attention vidéo est tout ce dont vous avez besoin

03:01

d'un collègue youtubeur et inspiration

03:03

de moi janik

03:04

Kilter couvrant ce papier étonnant

03:07

D'accord

03:07

nous savons donc qu'ils utilisent des transformateurs

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et des armes à feu ensemble pour générer mieux et

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scènes plus réalistes

03:13

expliquant le nom de ce papier

03:15

transformateurs

03:17

mais pourquoi et comment ont-ils fait cela exactement

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quant au y ils ont fait ça pour générer

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scènes complexes et réalistes

03:24

comme celui-ci automatiquement cela pourrait

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être une application puissante pour beaucoup

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industries comme les films ou les jeux vidéo

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nécessitant beaucoup moins de temps et d'efforts

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que d'avoir un

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l'artiste les crée sur un ordinateur ou même

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fais les

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dans la vraie vie pour en prendre une photo

03:40

aussi

03:40

imaginez à quel point cela pourrait être utile pour

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designers lorsqu'ils sont associés à du texte pour

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traduction d'image générant de nombreux

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différentes scènes à partir d'un seul texte

03:48

contribution

03:48

et en appuyant sur un bouton aléatoire, ils utilisent un

03:51

architecture d'armes à feu de style ultramoderne

03:53

parce que les armes sont de puissants générateurs

03:55

quand on parle de l'image générale

03:58

parce que les pistolets fonctionnent en utilisant la convolution

04:00

les réseaux de neurones

04:01

ils utilisent par nature

04:03

information des pixels

04:05

les fusionner pour finir avec le général

04:07

informations concernant l'image

04:09

manquer le long terme

04:11

interaction du pixel lointain

04:13

pour la même raison, les armes à feu

04:15

être de puissants générateurs pour l'ensemble

04:18

style de l'image

04:19

pourtant ils sont beaucoup moins puissants

04:21

concernant la qualité du petit

04:23

détails dans l'image générée

04:25

pour la même raison ne pouvant pas

04:27

contrôler le style des régions localisées

04:30

dans l'image générée elle-même

04:33

c'est pourquoi ils ont eu l'idée de combiner

04:34

transformateurs et gans en un

04:36

l'architecture qu'ils ont appelée

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transformateur bipartite comme gpt3 et beaucoup

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d'autres papiers ont déjà prouvé des transformateurs

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sont puissants pour les interactions à longue portée

04:46

dessiner des dépendances entre eux et

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comprendre le contexte du texte

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ou des images, nous pouvons voir que cela simplement

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ajout de couches d'attention

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qui est la base du transformateur

04:56

réseau entre le convolutif

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couches du générateur et

05:00

discriminateur

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donc plutôt que de se concentrer sur l'utilisation

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information globale et contrôle

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toutes les fonctionnalités dans le monde comme le font les convolutions

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par nature

05:08

ils utilisent cette attention pour propager

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informations des pixels locaux vers le

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représentation mondiale de haut niveau

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et vice versa comme les autres transformateurs

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appliqué aux images

05:18

cette couche d'attention prend le pixel

05:20

position et le style du pistolet à latent

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espaces w

05:24

et z l'espace latent w est un codage

05:27

de l'entrée dans un intermédiaire latent

05:30

espace

05:30

fait au début du réseau

05:32

noté ici

05:34

comme un certain temps, le codage z est juste le

05:37

caractéristiques résultantes de l'entrée au

05:39

étape actuelle du réseau

05:40

cela rend la génération beaucoup plus

05:42

expressif sur toute l'image

05:44

en particulier dans la génération d'images

05:46

représentant plusieurs objets

05:48

scènes qui est le but de cet article

05:51

bien sûr, ce n'était qu'un aperçu de

05:53

ce nouveau papier par facebook ai research

05:55

et l'université de Stanford

05:57

je recommande fortement de lire le papier

05:59

pour mieux comprendre cela

06:00

approche c'est le premier maillon de la

06:02

description ci-dessous

06:03

le code est également disponible et lié dans

06:05

la description aussi

06:07

si vous êtes allé aussi loin dans la vidéo s'il vous plaît

06:08

envisager de laisser un comme

06:10

et commenter vos pensées je le ferai

06:12

certainement les lire et vous répondre

06:14

et comme il y en a encore plus de 80%

06:16

de vous les gars qui ne sont pas encore abonnés

06:18

s'il vous plaît envisager de cliquer sur ce gratuit

06:20

bouton d'abonnement

06:21

pour ne pas rater d'autres nouvelles clairement

06:23

expliqué

06:24

Merci d'avoir regardé

06:33

[Musique]

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Source: https://hackernoon.com/generative-adversarial-transformers-using-gansformers-to-generate-scenes-013d33h4?source=rss

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Newsletter: Le génie d'Elon Musk + Robots chirurgicaux

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  • La FDA donne le feu vert à la chirurgie robotique révolutionnaire de Memic
  • Le génie d'Elon Musk est alimenté par batterie
  • Webinaire, 10 mars: Rendre les familles abordables
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  • Tmura: les options de démarrage aident ceux qui en ont besoin
  • Introductions
  • 1,000 emplois de haute technologie

La FDA donne le feu vert à la chirurgie robotique révolutionnaire de Memic


La FDA a accordé l'autorisation de mise sur le marché De Novo pour le système révolutionnaire de chirurgie robotique Hominis développé par Memic - une première notable. La technologie brevetée permet au chirurgien de contrôler de minuscules bras robotiques ressemblant à des humains, ce qui permet des procédures actuellement considérées comme irréalisables et réduit les cicatrices. «Cette autorisation de la FDA représente une avancée significative dans le monde de la chirurgie assistée par robot et répond à un besoin non satisfait dans le monde de la chirurgie gynécologique robotique», a déclaré le professeur Jan Baekelandt, MD, PhD, gynécologue à l'hôpital Imelda de Bonheiden, en Belgique, qui a réalisé la première hystérectomie en utilisant le système Hominis. «La recherche montre que l'hystérectomie vaginale offre des avantages cliniques optimaux aux patients, notamment une réduction de la douleur, du temps de récupération et des taux d'infection. Hominis est le seul robot spécifiquement développé pour la chirurgie transvaginale et est donc suffisamment petit et flexible pour effectuer une intervention chirurgicale par une petite incision. La solide équipe de direction de Memic est dirigée par le président Maurice R. Ferré MD, qui a fondé Mako Surgical, une entreprise de robotique chirurgicale qui a été vendue pour 1.65 milliard de dollars.

Pour en savoir plus.

Le génie d'Elon Musk est alimenté par batterie


En 2004, le co-fondateur de PayPal, Elon Musk, a pris ce qui semblait être un pari énorme et peut-être imprudent. S'éloignant de la technologie transparente du secteur des paiements en ligne en plein essor, Musk a coulé 30 millions de dollars de sa fortune Internet nouvellement créée dans une startup vieille d'un an qui rêvait de transformer une industrie mondiale centenaire embourbée dans des usines industrielles lourdes, un fret coûteux et un monde complexe. des chaînes d'approvisionnement. La startup de Musk, bien sûr, était Tesla, et le rêve était une voiture entièrement électrique. Aujourd'hui, la voiture électrique est une réalité du marché de masse et le pari de Musk l'a propulsé devant Gates et Bezos directement au Fente supérieure Forbes - au moins pour un moment. Le pari gagnant de Musk n'était pas sur les automobiles, mais sur l'énergie. Le cœur de Tesla n'est pas la mobilité ou les voitures, c'est l'énergie et le stockage de la batterie. En 2004, Musk était en avance sur la courbe en prévoyant la transformation de l'énergie des combustibles fossiles vers les énergies renouvelables. Aujourd'hui, les signes sont partout. Pour en savoir plus, lisez ma chronique régulière `` Investors on the Frontlines '' ici.

Webinar, 10 mars: Rendre les familles abordables

Une tendance clé liée à la pandémie est l'accélération du secteur des technologies de fertilité, y compris la congélation des ovules et la FIV, avec un marché qui devrait valoir plus de 37 milliards de dollars dans moins de 10 ans. Entendu de:

  • Claire Tomkins, PhD, fondateur et PDG de Future Family, vétéran des startups qui était auparavant conseiller en banque d'investissement et directeur de l'accélérateur Carbon War Room de Richard Branson, qui parlera du potentiel de la catégorie et de la solution disruptive de sa startup
  • Angeline N. Beltsos, Chief Medical Officer et CEO, Vios Fertility Institute, sur les défis et les progrès que représentent les problèmes de fertilité
  • Reliure Ashley Gillen, Cliente Future Family, sur son expérience qui a changé sa vie au sein de l'entreprise

Future Family est la première entreprise à réunir le financement, la technologie et les soins de conciergerie dans une plate-forme en ligne facile à utiliser. Avec des revenus et une croissance établis, Future Family est un exemple majeur de FinTech de nouvelle génération, qui fournira des solutions personnalisées pour des secteurs verticaux spécifiques. Animé par Richard Norman, directeur général, OurCrowd.

Mercredi 10 mars à 9h00 San Francisco | 12 h 00 New York | 7h00 Israël 
Inscrivez-vous ici. 

D-ID anime l'animation de nostalgie profonde de MyHeritage


Jimmy Kimmel n'a pas fait beaucoup de travail mercredi. Il a dit qu'il était trop occupé à utiliser la technologie développée par la société du portefeuille OurCrowd FAIT d'apporter une photo de son arrière grand-père à la vie. La plateforme de généalogie MyHeritage a publié une fonctionnalité qui anime les visages sur des photos fixes à l'aide de la technologie de reconstitution vidéo conçue par D-ID. Appelé Nostalgie profonde, il produit une représentation réaliste de la façon dont une personne aurait pu bouger et avoir l'air si elle avait été capturée sur vidéo, à l'aide de vidéos de pilotes préenregistrées qui dirigent les mouvements dans l'animation et consistent en des séquences de gestes humains réels. Les utilisateurs peuvent télécharger une image quel que soit le nombre de visages qu'elle contient. Les photos sont améliorées avant l'animation à l'aide de l'optimiseur de photos MyHeritage, USA Today rapporte. Mon héritage raconte la BBC que certaines personnes pourraient trouver la fonctionnalité «effrayante» tandis que d'autres la considéreraient comme «magique». Cela fait quelques bons jours pour MyHeritage, qui a été acquis par Francisco Partners la semaine dernière pour un montant de 600 millions de dollars.

Rewire banks 20 M $, dirigé par OurCrowd


OurCrowd a mené avec succès une ronde de 20 millions de dollars de la série B pour Rewire, un fournisseur de services bancaires en ligne transfrontaliers pour les travailleurs expatriés. Le financement sera utilisé pour ajouter de nouveaux produits à sa plate-forme, tels que le paiement de factures, l'assurance, l'épargne et les services de crédit et de prêt. Parmi les nouveaux investisseurs figuraient Renegade Partners, Glilot Capital Partners et AME Cloud Ventures, ainsi que d'anciens investisseurs Viola FinTech, BNP Paribas via leur fonds de capital-risque Opera Tech Ventures, Moneta Capital et des investisseurs providentiels privés. Rewire a également obtenu une licence d'institution de monnaie électronique de l'UE auprès de la Banque centrale néerlandaise pour soutenir ses projets d'expansion européenne, Rapports PitchBook. Rewire a également obtenu une licence élargie de fournisseur de services d'actifs financiers israéliens. L'acquisition de ces licences est une autre étape majeure pour la startup FinTech dans sa mission de fournir des services financiers sécurisés et accessibles aux travailleurs migrants du monde entier, Rapports globaux.

Pour en savoir plus.

Top nouvelles de la technologie

Le SCiO de Consumer Physics vous permet de vous réveiller et de déguster le café

  


La start-up israélienne et colombienne de technologie agricole Demetria est sortie de la furtivité avec un tour de table de 3 millions de dollars pour soutenir son système d'analyse de la qualité du café vert basé sur l'intelligence artificielle. Demetria a ajouté l'IA à la technologie SCiO développée par la société de portefeuille OurCrowd Consumer Physics pour permettre un échantillonnage rapide et un contrôle qualité du café. «Nous utilisons cette empreinte digitale sensorielle en combinaison avec une IA complexe et des données de dégustation pour discerner le« goût »», Felipe Ayerbe, PDG et co-fondateur de Demetria, raconte Daily Coffee News. «Demetria est un prédicteur précis de l'analyse des ventouses. Nous avons mené le même processus que nécessaire pour former et certifier un `` cupper '', mais au lieu d'utiliser les sens humains du goût et de l'odorat, nous utilisons des capteurs de pointe qui lisent les marqueurs biochimiques du goût, et couplent cela informations avec AI. » La technologie «a été le pionnier de la numérisation de l'arôme et du goût du café, les variables de qualité les plus importantes du grain de café. Pour la première fois, la qualité et le goût peuvent désormais être évalués à n'importe quelle étape du processus de production et de distribution du café, de la ferme à la table ». dit Food and Drink International

Medisafe lève 30 millions de dollars pour l'IA qui aide les gens à prendre des médicaments
Medisafe, une société du portefeuille d'OurCrowd développant une plate-forme de gestion des médicaments personnalisée pour aider les patients à respecter leurs prescriptions, a levé 30 millions de dollars lors d'une ronde menée par Sanofi Ventures et Alive Israel HealthTech Fund avec la participation de Merck Ventures, Octopus Ventures, OurCrowd et d'autres. Environ 20% à 30% des ordonnances de médicaments ne sont jamais exécutées, et environ 50% des médicaments pour les maladies chroniques ne sont pas pris comme prescrit, causant environ 125,000 100 décès et coûtant au système de santé américain plus de 20 milliards de dollars par an. «Medisafe peut envoyer des e-mails et des SMS aux patients pour leur rappeler de prendre leurs médicaments à temps. De plus, la plate-forme peut cibler les patients à «risque croissant» avec des analyses et des informations basées sur des évaluations comportementales en temps réel, augmentant ainsi l'observance jusqu'à XNUMX% », Rapports VentureBeat.

Arcadia guide les entreprises sur les coûts énergétiques du travail à domicile
Avec des millions d'employés travaillant à domicile, qui devrait payer la facture pour le chauffage et les autres coûts d'énergie? La société de biotechnologie Biogen et le géant financier Goldman Sachs travaillent tous deux avec une société d'énergie alternative Arcadia pour aider les employés à passer leur maison à l'énergie éolienne ou solaire - seules quelques entreprises aident le personnel à explorer les sources d'énergie renouvelables à usage résidentiel. Alexa Minerva, directrice principale des partenariats d'Arcadia, affirme que l'offre n'est que l'un des nombreux nouveaux types d'avantages pour les employés qui peuvent survenir à mesure que le travail devient plus flexible géographiquement à l'ère de la pandémie et au-delà, et que les avantages comme une cafétéria de bureau deviennent moins attrayants. «Cela dit quelque chose non seulement sur… la façon dont vous appréciez une personne, mais aussi ce que vous appréciez en tant qu'entreprise», Minerva raconte le magazine Time. «C'est une excellente stratégie de recrutement et une tactique de rétention.»

L'unité Volvo s'associe à Foretellix d'Israël pour la sécurité autonome
Volvo Autonomous Solutions a formé un partenariat avec la société du portefeuille OurCrowd Foretellix pour créer conjointement une solution de vérification basée sur la couverture pour les véhicules et machines autonomes sur la voie publique et dans les zones confinées telles que les mines et les carrières. La technologie facilitera le test de millions de scénarios différents, ce qui validera la capacité des véhicules autonomes et des machines à faire face à tout ce qu'ils pourraient rencontrer. Foretellix a développé une nouvelle plate-forme de vérification qui utilise des outils d'automatisation intelligente et d'analyse de Big Data qui coordonnent et surveillent des millions de scénarios de conduite, pour exposer les bogues et les cas extrêmes, y compris les cas les plus extrêmes. «Le partenariat avec Foretellix nous donne accès aux outils de vérification de pointe et accélère notre temps de mise sur le marché», Magnus Liljeqvist, Global Technology Manager, Volvo Autonomous Solutions raconte Globes.  

Tmura: les options de démarrage aident ceux qui en ont besoin
La vente de MyHeritage à Francisco Partners pour un montant de 600 millions de dollars aidera directement les organisations à but non lucratif israéliennes travaillant dans des projets d'éducation et de jeunesse grâce à la vente d'options que la startup a fait don en 2013 à Tmura, une organisation à but non lucratif israélienne, Le Times of Israel rapporte. OurCrowd soutient Tmura depuis sa création, encourageant toutes nos startups à donner un pourcentage de leurs options. S'ils ont une grande sortie, cela profite à ceux qui ont besoin d'aide. Un total de 718 entreprises israéliennes ont fait des dons à Tmura, avec un nombre record de 62 nouvelles entreprises donatrices en 2020, alors que les organisations à but non lucratif ont eu du mal à lever des fonds ailleurs pendant la pandémie. Le produit de la sortie en 2020 a totalisé 1.9 million de dollars, la deuxième année la plus élevée de l'histoire, après 2013, lorsque Waze a été vendu à Google pour environ 1 milliard de dollars. Les options de Waze,

Introductions

Votre portefeuille se renforce lorsque le réseau OurCrowd s'implique. Visitez notre Introductions pour voir lesquelles de nos entreprises recherchent des relations avec lesquelles vous pourriez être en mesure de vous aider.

1,000 emplois de haute technologie

Lire l'index trimestriel des emplois OurCrowd ici.
Malgré la pandémie de coronavirus, il existe des centaines de postes ouverts dans les sociétés de notre portefeuille mondial. Voir quelques opportunités ci-dessous:

Recherchez et filtrez Emplois en portefeuille pour trouver votre prochain défi.

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Source: https://blog.ourcrowd.com/elon-musks-genius-surgical-robots/

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Intelligence artificielle

Comment j'apprendrais la science des données si je devais tout recommencer

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@santiviquezSantiago Víquez

Le physicien est devenu data scientist. Créateur de datasciencetrivia.com

Il y a quelques jours, j'ai commencé à me demander si je devais recommencer à apprendre le machine learning et la science des données, par où commencer? Le plus drôle, c'est que le chemin que j'imaginais était complètement différent de celui que j'avais fait au début.

Je suis conscient que nous apprenons tous de différentes manières. Certains préfèrent les vidéos, d'autres acceptent uniquement les livres et beaucoup de gens doivent payer pour un cours pour ressentir plus de pression. Et ce n'est pas grave, l'important est d'apprendre et d'en profiter.

Donc, en parlant de mon propre point de vue et en sachant comment j'apprends mieux, j'ai conçu ce chemin si je devais recommencer à apprendre la science des données.

Comme vous le verrez, ma façon préférée d'apprendre est de passer du simple au complexe progressivement. Cela signifie commencer par des exemples pratiques, puis passer à des concepts plus abstraits.

Micro-cours Kaggle

Je sais que cela peut être étrange de commencer ici, beaucoup préféreraient commencer par les fondations les plus lourdes et les vidéos mathématiques pour bien comprendre ce qui se passe derrière chaque modèle de ML. Mais de mon point de vue, commencer par quelque chose de pratique et de concret aide à avoir une meilleure vue d'ensemble.

De plus, ces micro-cours durent environ 4 heures / chacun, donc atteindre ces petits objectifs à l'avance ajoute un coup de pouce supplémentaire à la motivation.

Micro-cours Kaggle: Python

Si vous connaissez Python, vous pouvez ignorer cette partie. Ici, vous apprendrez les concepts de base de Python qui vous aideront à commencer à apprendre la science des données. Il y aura beaucoup de choses sur Python qui resteront encore un mystère. Mais au fur et à mesure que nous avancerons, vous l'apprendrez avec la pratique.

Lien: https://www.kaggle.com/learn/python

Prix: gratuit

Micro-cours Kaggle: Pandas

Pandas va nous donner les compétences nécessaires pour commencer à manipuler des données en Python. Je considère qu'un micro-cours de 4 heures et des exemples pratiques suffisent pour avoir une idée des choses qui peuvent être faites.

Lien: https://www.kaggle.com/learn/pandas

Prix: gratuit

Micro-cours Kaggle: Visualisation des données

La visualisation des données est peut-être l'une des compétences les plus sous-estimées, mais c'est l'une des plus importantes à posséder. Cela vous permettra de bien comprendre les données avec lesquelles vous allez travailler.

Lien: https://www.kaggle.com/learn/data-visualization

Prix: gratuit

Micro-cours Kaggle: Introduction à l'apprentissage automatique

C'est là que commence la partie passionnante. Vous allez apprendre des concepts de base mais très importants pour commencer à former des modèles d'apprentissage automatique. Des concepts qui plus tard seront essentiels pour les avoir très clairs.

Lien: https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-apprentissage

Precio: gratuit

Micro-cours Kaggle: Apprentissage automatique intermédiaire

Ceci est complémentaire du précédent, mais ici vous allez travailler avec des variables catégorielles pour la première fois et traiter des champs nuls dans vos données.

Lien: https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning

Prix: gratuit

Arrêtons-nous ici un instant. Il doit être clair que ces 5 micro-cours ne seront pas un processus linéaire, vous allez probablement devoir aller et venir entre eux pour rafraîchir les concepts. Lorsque vous travaillez dans Pandas, vous devrez peut-être revenir au cours Python pour vous souvenir de certaines des choses que vous avez apprises ou consulter la documentation de pandas pour comprendre les nouvelles fonctions que vous avez vues dans le cours Introduction à l'apprentissage automatique. Et tout cela va bien, c'est ici que le véritable apprentissage va se produire.

Maintenant, si vous réalisez que ces 5 premiers cours vous donneront les compétences nécessaires pour faire une analyse exploratoire des données (EDA) et créer des modèles de base que vous pourrez améliorer plus tard. Le moment est donc venu de commencer par de simples compétitions Kaggle et de mettre en pratique ce que vous avez appris.

Compétition Kaggle Playground: Titanic

Ici, vous allez mettre en pratique ce que vous avez appris dans les cours d'introduction. Peut-être que ce sera un peu intimidant au début, mais peu importe, il ne s'agit pas d'être le premier au classement, mais d'apprendre. Dans ce concours, vous en apprendrez davantage sur la classification et les mesures pertinentes pour ces types de problèmes tels que la précision, le rappel et l'exactitude.

Lien: https://www.kaggle.com/c/titanic

Concours Kaggle Playground: prix des logements

Dans ce concours, vous allez appliquer des modèles de régression et découvrir des métriques pertinentes telles que RMSE.

Lien: https://www.kaggle.com/c/home-data-for-ml-course

À ce stade, vous avez déjà beaucoup d'expérience pratique et vous sentirez que vous pouvez résoudre beaucoup de problèmes, mais il y a de fortes chances que vous ne compreniez pas complètement ce qui se passe derrière chaque algorithme de classification et de régression que vous avez utilisé. C'est donc là que nous devons étudier la fondations de ce que nous apprenons.

De nombreux cours commencent ici, mais au moins j'absorbe mieux ces informations une fois que j'ai déjà travaillé sur quelque chose de pratique.

Livre: Data Science from Scratch

À ce stade, nous nous séparerons momentanément des pandas, scikit-learn et autres bibliothèques Python pour apprendre de manière pratique ce qui se passe «derrière» ces algorithmes.

Ce livre est assez convivial à lire, il apporte des exemples Python de chacun des sujets et il n'a pas beaucoup de mathématiques lourdes, ce qui est fondamental pour cette étape. Nous voulons comprendre le principe des algorithmes mais dans une perspective pratique, nous ne voulons pas être démotivés en lisant beaucoup de notation mathématique dense.

Lien: Amazon

Prix: 26 $ environ

Si vous êtes arrivé jusque-là, je dirais que vous êtes tout à fait capable de travailler dans la science des données et de comprendre les principes fondamentaux derrière les solutions. Je vous invite donc ici à continuer à participer à des compétitions Kaggle plus complexes, à participer aux forums et à explorer de nouvelles méthodes que vous trouverez dans les solutions des autres participants.

Cours en ligne: Machine Learning par Andrew Ng

Ici, nous allons voir beaucoup de choses que nous avons déjà apprises mais nous allons le regarder expliqué par l'un des leaders dans le domaine et son approche va être plus mathématique donc ce sera un excellent moyen de comprendre notre modèles encore plus.

Lien: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Prix: Gratuit sans le certificat - 79 $ avec le certificat

Livre: Les éléments de l'apprentissage statistique

Maintenant, la partie mathématique lourde commence. Imaginez si nous étions partis d'ici, cela aurait été une route en montée et nous aurions probablement abandonné plus facilement.

Lien: Amazon

Prix: 60 $, il existe une version gratuite officielle sur le Stanford Venez regardez des photos heureuses et inspirantes.

Cours en ligne: Deep Learning par Andrew Ng

À ce moment-là, vous avez probablement déjà lu sur l'apprentissage en profondeur et joué avec certains modèles. Mais ici, nous allons apprendre les fondements de ce que sont les réseaux de neurones, comment ils fonctionnent, et apprendre à implémenter et appliquer les différentes architectures existantes.

Lien: https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specialization/

Prix: $ 49 / mois

À ce stade, cela dépend beaucoup de vos propres intérêts, vous pouvez vous concentrer sur les problèmes de régression et de séries chronologiques ou peut-être approfondir l'apprentissage en profondeur.

Je voulais vous dire que j'ai lancé un jeu de questions sur la science des données avec des questions et réponses qui sortent généralement des entretiens. Pour en savoir plus Suivez-moi sur Twitter.

Également publié sur https://towardsdatascience.com/if-i-had-to-start-learning-data-science-again-how-would-i-do-it-78a72b80fd93

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Source: https://hackernoon.com/how-id-learn-data-science-if-i-were-to-start-all-over-again-5o2733tn?source=rss

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