인공 지능과 온라인 카지노 사이트 학습은 현재 세계에서 가장 유행하는 기술 중 하나이며 오스틴에 있는 텍사스 대학교는 일상 생활의 더 많은 측면에 영향을 미치게 되면서 이러한 개념을 발전시키는 데 빠르게 선두주자가 되고 있습니다.
빠른 입문서: 인공 지능은 오랫동안 존재해 왔으며 인간과 유사한 작업을 수행하고 문제를 해결할 수 있는 온라인 카지노 사이트를 중심으로 한 광범위한 컴퓨팅 분야입니다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 스스로 학습하고 개선할 수 있는 프로그램과 장치에 초점을 맞춘 인공 지능의 한 분야입니다.
UT Austin의 높은 평가를 받는 인공 지능 및 온라인 카지노 사이트 학습 프로그램 외에도UT의 머신러닝 온라인 카지노 사이트실언어학자, 윤리학자, 수학자, 엔지니어 및 컴퓨터 과학자를 포함하는 커뮤니티를 하나로 모아 개념을 전체적으로 살펴봅니다.국립과학재단 머신러닝 기초 AI온라인 카지노 사이트소 소장으로 선정, 여기에는 워싱턴 대학교, 위치타 주립 대학교 및 Microsoft Research도 포함됩니다.
UT의 AI/ML 기술은 올해 Zhangyang "Atlas" 온라인 카지노 사이트이 텍사스 A&M 대학에서 조교수로 3년을 보낸 후 Cockrell School에 합류하면서 더욱 수준이 높아졌습니다. 온라인 카지노 사이트의 연구는 Amazon 및 IBM과 같은 분야의 유명 인사들로부터 인정을 받았습니다.
온라인 카지노 사이트의 다각적인 연구는 일반적으로 기계 학습 모델의 효율성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 기계 학습 모델에 필요한 리소스를 줄이면 이러한 복잡한 기술을 실행하는 데 현재 필요한 처리 능력이 부족한 모바일 장치로 모델을 더 쉽게 내보낼 수 있습니다.
우리는 온라인 카지노 사이트과 함께 대유행 중에 UT 오스틴에 합류한 방법, 이것이 그의 연구에 어떤 영향을 미쳤는지, 그리고 그가 현재 진행 중인 가장 중요한 일에 대해 알아보았습니다.
당신은 작년에 UT에 도착했습니다. 직장에 적응하고, 가르치고, 온라인 카지노 사이트하고, 모든 것을 가상으로 수행하는 것이 어땠나요?
확실히 새로운 직업으로 전환하기에는 이상하고 이상한 시기입니다! 저는 UT에서 반년 넘게 근무했지만 사무실에 한 번도 발을 들여본 적이 없습니다!
대학, 학교, 학과 모두 매우 환영하고 도움을 준 것에 감사드립니다. 그들은 원격으로 내 온보딩 프로세스를 매우 효과적으로 지원했습니다.
내 온라인 카지노 사이트는 계산적인 측면에 관한 것이므로 다행스럽게도 모두가 노트북을 가지고 있는 한 내 팀과 원격으로 작업하는 것이 덜 어렵습니다. 학생들과 저는 Slack, Zoom, 이메일을 통해 매일 또는 매시간 상호 작용합니다.
귀하의 연구는 기술 분야의 가장 큰 동향 중 일부인 인공 지능과 온라인 카지노 사이트 학습에 중점을 두고 있습니다. 우리는 이러한 기술에 대해 많은 과장된 이야기를 들어왔지만 일상적으로 그 영향을 확인하기는 어려울 수 있습니다.
인공지능이 일상적으로 미치는 영향을 쉽게 확인할 수 있다고 생각합니다. 이제 Google이 어떻게 텍스트 문의를 더 잘 이해하고 이미지 쿼리로 사진을 직접 검색할 수 있는지 생각해 보세요.
AI/ML은 이미 일상의 편리함과 엔터테인먼트를 더욱 향상시켰습니다. 저는 기술이 향후 3~5년 안에 우리 사회, 경제, 환경에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 것이라고 생각합니다.
모든 고위험 도메인은 점점 더 정확하고 강력하며 효율적이고 신뢰할 수 있으며 윤리적으로 인식되는 AI/ML 모델의 혜택을 누릴 수 있습니다. 사실, 이미 흥미로운 진전이 이루어지고 있습니다.단백질 구조 해결의 최근 혁신.
당신은 엄청난 양의 에너지가 필요한 AI 모델 훈련 또는 교육의 효율성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 모델의 에너지 수요를 어떻게 줄일 수 있나요?
AI 모델, 특히 심층 네트워크 훈련에는 상당한 에너지 소비, 재정적 비용 및 환경 영향이 포함됩니다. 예를 들어 하나의 심층 신경망을 훈련하는 데 따른 탄소 발자국은 다음과 같습니다.미국 자동차의 평생 탄소 배출량 최대 5대. 휴대폰이나 웨어러블 기기와 같이 리소스가 제한된 장치에 AI 기반 기능을 제공하려면 보다 효율적인 모델도 중요합니다.
우리 팀은 온라인 카지노 사이트 학습, 최적화 및 하드웨어 공동 설계에서 얻은 최고의 아이디어를 결합하여 리소스가 제한된 장치에서 심층 네트워크를 개인화하거나 조정하기 위한 에너지 효율적인 훈련 알고리즘을 개발했습니다. 예를 들어, 대규모 네트워크가 문제 해결을 위해 지름길을 택할 수 있도록 하여 처리 속도를 높이는 표준 ResNet을 훈련할 때 우리의 알고리즘은 정확도를 크게 잃지 않으면서 에너지 사용량을 80% 줄였습니다.
당신은 최근에 새로운 논문을 발표했습니다. 어떤 결과를 얻었나요?
우리 팀의 새로운 온라인 카지노 사이트컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 엄청난 리소스와 강력한 기술을 요구하는 거대한 사전 훈련된 모델 내에 매우 컴팩트한 하위 모델의 존재를 발견했습니다.
즉, 우리는 처음부터 이렇게 작은 네트워크를 훈련하거나 조정하여 많은 리소스를 절약할 수 있었습니다. MIT 및 IBM과 협력한 이 작업은 현재 머신러닝에서 널리 퍼져 있는 이러한 사전 온라인 카지노 사이트된 모델을 미세 조정하는 데 드는 비용을 대폭 절감할 수 있는 놀라운 가능성을 보여줍니다.
귀하께서 강조하시는 또 다른 주요 영역은 AutoML, 즉 다른 온라인 카지노 사이트 학습 모델을 교육하는 온라인 카지노 사이트 학습 모델입니다. 로봇이 세상을 지배한다는 영화의 시작처럼 들립니다.
현재 이 최전선에서 일하는 사람으로서 저는 AutoML의 현 상태가 SkyNet 수준의 공포에 전혀 미치지 못한다고 생각합니다. AutoML은 여전히 인간이 설계한 온라인 카지노 사이트 학습 알고리즘 그 자체입니다.
그러나 그것은 여러 가지 이유로 나에게 흥미진진합니다. 최첨단 AI 및 ML 시스템은 최적의 성능을 위해 만들고 조정할 수 있는 수많은 설계 옵션이 포함된 복잡한 파이프라인으로 구성됩니다.
AutoML을 사용하면 온라인 카지노 사이트 학습 알고리즘이 작업을 수백만 또는 수십억 번 시도하여 인간이 수행하는 데 훨씬 더 오랜 시간이 걸리는 시행착오 과정을 빠르게 통과할 수 있습니다. 그러면 시행착오 과정을 반복하지 않고도 유사한 작업을 해결하기 위해 다른 사람들이 따를 수 있는 효과적인 경로를 찾을 수 있습니다.
우리 팀은 전체 AutoML 범위의 일부인 모델 선택, 신경 아키텍처 검색(NAS) 및 알고리즘 검색(최적화 학습 또는 L2O라고도 함)을 개선하는 데 기여해 왔습니다. 인간이 시행착오를 겪는 과정을 온라인 카지노 사이트에게 맡김으로써 우리의 연구 주기를 대폭 가속화할 수 있습니다.
