Fotoğraf Tara Winstead
2023'ün ilk yarısında çok şey oldu. Veri bilimi ve yapay zeka alanında önemli gelişmeler oldu. O kadar ki hepsine ayak uydurmak bizim için zor oldu. 2023 yılının ilk yarısının beklemediğimiz hızlı bir ilerleme gösterdiğini kesinlikle söyleyebiliriz.
Bu yüzden, hepimizin bu yeniliklerden nasıl etkilendiği hakkında çok fazla konuşmak yerine, hadi onlar hakkında konuşalım.
En bariz olanla başlayacağım. Doğal Dil İşleme (NLP). Karanlıkta inşa edilen bir şey ve 2023 yılında gün ışığına çıktı.
Bu gelişmeler OpenAI'de kanıtlanmıştır. ChatGPT, dünyayı kasıp kavuran. Yılın başlarındaki resmi yayınlarından bu yana ChatGPT, GPT-4'ten çıktı ve şimdi GPT-5'i bekliyoruz. serbest bıraktılar eklentileri insanların günlük yaşamlarını ve iş akışlarını iyileştirmek için veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri.
Ve hepimiz biliyoruz ki ChatGPT piyasaya sürüldükten sonra Google piyasaya çıktı ozan yapay zeka insanlar, işletmeler ve daha fazlası arasında başarılı olduğu kanıtlanmıştır. Bard AI, en iyi sohbet robotu pozisyonu için ChatGPT ile rekabet ediyor ve görevleri iyileştirmek gibi benzer hizmetler sağlıyor. makine öğrenimi mühendisleri.
Bu sohbet botlarının piyasaya sürülmesinin ortasında, gördük büyük dil modelleri (LLM) havadan düşer. Büyük Model Sistem Organizasyonu (LMSYS Org), UC Berkeley'den öğrenciler ve öğretim üyeleri tarafından kurulan bir açık araştırma kuruluşudur. ChatBot Arenası – açık veri kümeleri, modeller, sistemler ve değerlendirme araçları kullanan bir ortak geliştirme yöntemi kullanarak modelleri herkes için daha erişilebilir hale getiren bir LLM kıyaslaması.
Yani artık insanlar kendileri için soruları yanıtlayan ve işlerini ve kişisel yaşamlarını çok daha kolaylaştıran sohbet robotlarına alışıyorlar - peki ya veri analistleri ve makine öğrenimi uzmanları?
iyi ki kullanıyorlar AutoML – veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri gibi veri profesyonelleri için veri ön işlemeyi, hiperparametre ayarlamayı otomatikleştirmeye ve özellik mühendisliği gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmeye yönelik güçlü bir araç. Veri bilimi ve yapay zekadaki gelişmelerle birlikte, doğal olarak veri ve yapay zeka uzmanlarına yönelik yüksek bir talep gördük. Bununla birlikte, ilerleme hızlı bir şekilde ilerlediğinden, bu yapay zeka uzmanlarının eksikliğini görüyoruz. Bu nedenle, verileri otomatik bir süreçte keşfetmenin, analiz etmenin ve tahmin etmenin yollarını bulabilmek birçok şirketin başarısını artıracaktır.
Yalnızca veri uzmanlarına zaman kazandırmakla kalmayacak, aynı zamanda kuruluşların genişlemek ve diğer görevlerde daha yenilikçi olmak için daha fazla zamanı olacak.
Sohbet robotlarının patlaması için etrafta olsaydınız, 'Üretken AI' kelimelerinin etrafa saçıldığını görürdünüz. üretken yapay zeka kullanıcı istemlerine dayalı olarak metin, resim veya diğer medya biçimlerini oluşturma yeteneğine sahiptir. Tıpkı yukarıdaki ilerlemelerde olduğu gibi, üretken yapay zeka da farklı sektörlere hayatlarını kolaylaştırmak için görevler konusunda yardımcı oluyor.
Yeni içerik üretme, tekrarlanan görevleri değiştirme, özelleştirilmiş veriler üzerinde çalışma ve hemen hemen istediğiniz her şeyi oluşturma yeteneğine sahiptir. Üretken yapay zeka sizin için yeniyse, hakkında bilgi edinmek isteyeceksiniz. Kararlı Difüzyon – üretken yapay zekanın arkasındaki temeldir. Bir veri bilimcisi veya veri analistiyseniz, duymuş olabilirsiniz. pandalarAI – üretken AI python kitaplığı, değilse, daha basit veri analizi için üretken AI yeteneklerini Pandas'a entegre eden açık kaynaklı bir araç takımıdır.
Ancak bu üretken AI araçları ve yazılımlarının piyasaya sürülmesiyle, Üretken Yapay Zeka Çağında Veri Bilimcilerine Hala İhtiyaç Var mı?
Derin Öğrenme gelişmeye devam ediyor. Veri bilimi ve yapay zekadaki son gelişmelerle birlikte, endüstri araştırmalarına daha fazla zaman ve enerji aktarılıyor. Algoritmalar ve yapay sinir ağları ile ilgili makine öğreniminin bir alt kümesi olarak, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve yüz tanıma gibi görevlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
4. sanayi devrimini yaşarken, derin öğrenme algoritmaları, tıpkı insanların yaptığı gibi verilerden öğrenmemize olanak tanıyor. Yollarda daha fazla sürücüsüz araba, dolandırıcılık tespit araçları, sanal asistanlar, sağlık hizmetleri tahmine dayalı modelleme ve daha fazlasını görüyoruz.
2023, otomatik süreçler, robotik, blok zincir ve diğer çeşitli teknolojiler aracılığıyla derin öğrenme çalışmalarını gösterdiğini kanıtladı.
Tüm bu olanlardan sonra, bu bilgisayarların oldukça yorgun olduğunu düşünüyor olmalısınız, değil mi? Yapay zeka ve veri bilimindeki gelişmeleri karşılamak için şirketler, kendilerini desteklemeye yardımcı olabilecek bilgisayarlara ve sistemlere ihtiyaç duyar. Uç bilgi işlem, hesaplama ve veri depolamayı veri kaynaklarına yaklaştırıyor. Bu gelişmiş modellerle çalışırken uç bilgi işlem, gerçek zamanlı veri işleme sağlar ve tüm cihazlar arasında sorunsuz iletişim sağlar.
Örneğin, LLM'ler her iki saniyede bir piyasaya sürüldüğünde, kuruluşların başarılı olmak için uç bilişim gibi etkili sistemlere ihtiyaç duyacağı açıktı. Google yayınlandı TPU v4 bu yıl - makine öğrenimi ve yapay zekanın yüksek hesaplama ihtiyaçlarını karşılayabilecek bilgi işlem kaynakları.
Bu ilerlemeler nedeniyle, daha fazla kuruluşun buluttan uca mevcut ve gelecekteki gereksinimlerine uyacak şekilde.
Çok şey oldu ve kısa bir süre içinde oldu. Hükümet gibi kuruluşların ayak uydurması çok zor hale geliyor. Dünyanın dört bir yanından hükümetler, 'bu yapay zeka uygulamaları ekonomiyi ve toplumu nasıl etkiliyor ve sonuçları neler?' sorusunu gündeme getiriyor.
İnsanlar, bu AI ve veri bilimi uygulamalarının önyargısı ve ayrımcılığı, mahremiyeti, şeffaflığı ve güvenliği konusunda endişe duyuyor. peki neler var etik yönler AI ve veri bilimi ve gelecekte ne beklemeliyiz?
Zaten sahibiz Avrupa AI Yasası AI sistemlerini 4 risk alanına gruplayan bir çerçeveyi zorlamak. OpenAI CEO Sam Altman ifade verdi 16'sı Salı günü ABD Senatosu komitesinde yeni teknolojinin endişeleri ve olası tuzakları hakkında. Kısa sürede birçok gelişme olmasına rağmen, birçok insan endişeli. Önümüzdeki 6 ay içinde birkaç kanunun daha çıkarılmasını ve düzenlemelerin ve çerçevelerin yürürlüğe konmasını bekleyebiliriz.
Son 6 ayda AI ve veri bilimine ayak uyduramıyorsanız, umarım bu makale size neler olup bittiğine dair hızlı bir döküm sağlamıştır. Önümüzdeki 6 ay boyunca, bu teknolojilerin sorumlu ve etik kullanımını sağlarken bu ilerlemelerin nasıl benimsendiğini görmek ilginç olacak.
Nişa Arya KDnuggets'ta bir Veri Bilimcisi, Serbest Teknik Yazar ve Topluluk Yöneticisidir. Veri Bilimi kariyer tavsiyesi veya eğitimleri ve Veri Bilimi hakkında teoriye dayalı bilgi sağlamakla özellikle ilgileniyor. Ayrıca, Yapay Zekanın insan yaşamının uzun ömürlülüğüne fayda sağladığı/sağlayabileceği farklı yolları keşfetmek istiyor. Başkalarına rehberlik ederken teknoloji bilgisini ve yazma becerilerini genişletmeye çalışan hevesli bir öğrenci.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2023/07/first-half-2023-data-science-ai-developments.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-first-half-of-2023-data-science-and-ai-developments
