AI och ML nyheter på svenska Anteckning

AI och ML nyheter på svenska

”AI & ML News” är en samling tekniska anteckningar med fokus på artificiell intelligens och maskininlärning. Den samlar aktuella nyheter och recensioner av den senaste utvecklingen inom AI och ML. Flödet täcker ett brett spektrum av ämnen, inklusive nya algoritmer, applikationer och forskning. Det belyser branschtrender och effekterna av AI och ML på olika sektorer av ekonomin. Materialet berör områden som neurala nätverk, djupinlärning och bearbetning av naturligt språk. Exempel på AI-tillämpningar inom hälso- och sjukvård, finans och andra branscher granskas. Publikationerna kommer att vara av intresse för både specialister - utvecklare och dataanalytiker - och för alla som är intresserade av utvecklingen av AI-teknik. Frågor om AI-etik och datasekretess tas upp. Flödet introducerar läsarna till nyckelaktörer på AI-marknaden - från stora företag till lovande startups. Information om verktyg och plattformar för utveckling av AI-system presenteras. ”AI & ML News” syftar till att ge objektiv och uppdaterad information om utvecklingen av artificiell intelligens och maskininlärning.

Anteckningstråd

CdXz5zHNQW_1XAuQPcNYE.jpeg
Vill du verkligen dyka ner i maskininlärningens värld men känner dig lite överväldigad av matematiken och statistiken? Oroa dig inte, du är inte ensam! Många blivande datavetare tycker att dessa ämnen är skrämmande. Den goda nyheten är att det finns en uppsjö av kostnadsfria onlinekurser som kan hjälpa dig att bygga en stadig grund.Coursera:Maskininlärning av Andrew Ng: Denna legendariska kurs introducerar dig inte bara till begrepp inom maskininlärning utan ger dig även en stark matematisk grund. Matematik för maskininlärning av Imperial College London: Om du letar efter att djupdyka i matematiska begrepp är denna kurs ett bra val.edX:Introduktion till maskininlärning av Microsoft: Denna kurs erbjuder en balanserad strategi som kombinerar grunderna inom maskininlärning med nödvändiga matematiska kunskaper. Grunderna inom datavetenskap av Columbia University: Detta kurs ger dig ett bredare perspektiv på datavetenskap, inklusive statistik och maskininlärning. MIT OpenCourseWare:Introduktion till algoritmer: Trots att denna kurs inte handlar direkt om maskininlärning lägger den en stark grund i algoritmer och datastrukturer, vilket är nödvändigt för att förstå begrepp inom maskininlärning. Sannolikhet och stokastiska variabler: En djupdykning i sannolikhetsteori är avgörande för att förstå många algoritmer inom maskininlärning.Khan Academy:Linjär algebra: En omfattande resurs för att lära sig linjär algebra, ett fundamentalt ämne inom maskininlärning.Kalkyl: Ett annat viktigt matematiskt begrepp, kalkyl, som behandlas detaljerat på Khan Academy.Statistik och sannolikhet: En stadig förståelse av statistik och sannolikhet är avgörande för dataanalys och maskininlärning.Kom ihåg: Även om dessa kurser erbjuder värdefulla resurser är konsekvent träning och praktisk erfarenhet nyckeln till att bemästra dessa ämnen. Börja med grunderna och öka gradvis komplexiteten när du får självförtroende. Med hängivenhet och rätt resurser kommer du vara på god väg att bli en skicklig utövare av maskininlärning.Lycka till med lärandet!
2024 visade den europeiska AI-sektorn betydande motståndskraft när det gällde riskkapitalfinansiering, med 14 investeringar som översteg 100 miljoner dollar i augusti. Detta står i kontrast till den övergripande utmanande situationen för startup-företag, där det har varit svårt att säkra finansiering. Särskilt AI har framträtt som ett starkt investeringsområde, drivet av de höga kostnaderna för att utveckla AI-teknik och den hårda konkurrensen om talanger.Viktiga höjdpunkter från årets bästa AI-affärer i Europa inkluderar: - Wayve: Denna Cambridge-baserade startup samlade in 1,05 miljarder dollar för att förbättra sin självkörande teknik, vilket markerar den största enskilda finansieringsrundan för ett AI-företag i Europa. Wayve fokuserar på att sälja sin AI-teknik till biltillverkare snarare än att producera fordon själva. - Mistral: En framstående aktör inom skapande av stora språkmodeller, Mistral har samlat in över 1 miljard dollar genom två betydande finansieringsrundor på 431 miljoner dollar och 650 miljoner dollar. Företaget betonar öppen källkodsteknik, vilket lockar företag och utvecklare. - Helsing: Denna tyska startup, som fokuserar på AI för försvarsapplikationer, säkrade 484 miljoner dollar. Tekniken syftar till att förbättra försvarssystem och kapaciteter, särskilt mot bakgrund av geopolitiska spänningar i Europa. - Poolside: Inriktat på mjukvaruutvecklare samlade Poolside in 400 miljoner dollar för att utveckla AI-verktyg som effektiviserar mjukvaruutvecklingsprocesser. - DeepL: Känd för sina AI-drivna översättningstjänster samlade DeepL in 320 miljoner dollar, med fokus på B2B-marknaden med cirka 100 000 företagskunder. - H: Tidigare Holistic AI, denna startup samlade in 220 miljoner dollar som en såddrunda, med målet att utveckla AI-agenter för automatisering och beslutsfattande. - Flo Health: Denna hälsoapp för kvinnor baserad i London samlade in 200 miljoner dollar och blev den första helt digitala hälsoappen som nådde en värdering på över 1 miljard dollar. - Pigment: Denna parisiska startup, som erbjuder lösningar för planering av företagsresurser, samlade in 145 miljoner dollar och integrerade AI i sina erbjudanden.Sammantaget kännetecknas det europeiska AI-landskapet av betydande finansieringsrundor och ett fokus på grundläggande tekniker, med städer som Paris som framträder som viktiga knutpunkter för AI-utveckling.
CdXz5zHNQW_1dHclHl6ue.jpeg
Översikt Som en maskininlärningsingenjör på Substack kommer du att spela en avgörande roll i utvecklingen och implementeringen av spjutspetsmaskininlärningslösningar för att förstärka våra produkterbjudanden. Du kommer vara en del av ett dynamiskt team som samarbetar nära med mjukvaruingenjörer och datavetare för att ta in maskininlärningsmodeller till vår kodbas och integrera dem smidigt med våra produkter. Denna roll erbjuder en spännande möjlighet att forma framtiden för vår teknologiska infrastruktur och ha en betydande inverkan.Substacks ersättningspaket inkluderar en marknadskonkurrenskraftig lön, aktier för alla heltidsroller och enastående förmåner. Vår kontanta ersättning för denna roll är mellan $185 000 och $240 000. Det slutliga erbjudandet bestäms av flera faktorer, inklusive kandidatens erfarenhet och expertis, och kan variera från de ovan uppgivna beloppen.Ansvar - Ta ledningen för Substacks tänkande kring antagande av ML och integrering av ML-verktyg och -tekniker - Samarbeta med funktionsöverskridande team för att identifiera och definiera maskininlärningsmöjligheter som matchar vår produktplan - Utveckla, träna och distribuera maskininlärningsmodeller med Python och populära ML-ramverk - Utnyttja färdiga ML-verktyg och -system för att snabba på Substacks förmåga att införliva ML-funktionalitet i sina produkter och arbetsflöden - Integrera maskininlärningsmodeller och pipelines i våra huvudsakliga JavaScript-/TypeScript-appar - Optimera och finjustera ML-modeller för prestanda, skalbarhet och effektivitet - Designa och implementera datapipelines för dataförbearbetning, funktionskonstruktion och modellutbildning - Distribuera och äga integrerade produkterfarenheter och interna verktygKrav - Mer än 7 års relevant erfarenhet av data- och ML-system - Stark programmeringsförmåga i Python och erfarenhet av Python-bibliotek som vanligtvis används inom maskininlärning (t.ex. Transformers och Tensorflow) - God förståelse för maskininlärningsalgoritmer, djupinlärning och statistisk modellering - Självständig och autonom. Vi är för små för att mikromanagera och förväntar oss att alla i företaget äger sitt arbete och kan vara en ledare. - Håll dig själv och andra till en hög standard när du arbetar med produktionssystem. - Njut av att samarbeta med en mångsidig grupp av intressenter samtidigt som du för med dig dina egna unika erfarenheter och bakgrund till teametMeriterande - God förmåga i Node.js och JavaScript för sömlös integrering av maskininlärningsmodeller i vår kodbas - Bekant med molnplattformar (t.ex. AWS eller Modal) - Erfarenhet av konsumentwebbapplikationer i stor skalaSubstack är en arbetsgivare med lika möjligheter. Alla sökande kommer att övervägas för anställning utan hänsyn till ras, hudfärg, religion, kön (inklusive graviditet, sexuell läggning, könsidentitet eller transpersonstatus), ålder, nationellt ursprung, veteran- eller funktionshinderstatus. Vi söker personer som brinner för att möjliggöra oberoende yttranden och för att bygga en bättre affärsmodell för innehållsskapare. Om du vill se vad medier, samhällen och innehåll kan bli när de bryter sig loss från annonsmodeller och du har de färdigheter och erfarenheter som krävs för att bidra, skulle vi gärna träffa dig.
Nästan 200 anställda vid Google DeepMind, företagets forskningsavdelning för AI, har skrivit under ett brev som uppmanar företaget att avsluta sina kontrakt med militära organisationer. Brevet den 16 maj, som avslöjades av TIME, belyser den växande oron inom organisationen om de etiska konsekvenserna av att företagets AI-teknik används för digital krigföring. Undertecknarna utgör cirka 5 % av DeepMinds arbetsstyrka och kritiserar företagets kontrakt för att leverera AI- och molntjänster till olika regeringar, inklusive den israeliska militären inom ramen för Project Nimbus.Anställda på Google är oroliga för att deras AI ska användas i krigföring.De anställda hävdar att sådant engagemang strider mot Googles egna AI-principer, som anger att företaget inte kommer att utveckla AI-applikationer som orsakar "övergripande skada" eller bidrar till vapen och övervakning. Även om brevet avstår från att nämna någon specifik geopolitisk konflikt, länkar det till rapporter som påstår att den israeliska militärens operationer använder AI för övervakning och målinriktning. Även om DeepMind historiskt sett har upprätthållit en policy mot att använda sin teknik för militära ändamål har verksamheten kommit närmare Googles bredare verksamhet sedan förvärvet 2014, vilket har lett till närmare band till militära kontrakt. Trots brevets krav, inklusive en granskning av DeepMinds teknik som används av militära kunder och inrättandet av ett nytt styrorgan, har Google inte vidtagit några avgörande åtgärder. TechRadar Pro har bett företaget att kommentera det interna brevet från personalen, men vi fick inget omedelbart svar. En av brevets undertecknare uttryckte sitt missnöje med Googles svar på klagomålet till TIME och uppgav att företagets uttalande om Project Nimbus "är så specifikt icke-specifikt att vi inte är ett dugg klokare på vad det egentligen betyder.
CdXz5zHNQW_dufSnWtrrX.jpeg
CdXz5zHNQW_LL4HTs3TLM.jpeg
AI21 Labs har introducerat modellfamiljen Jamba 1.5 som nu finns tillgänglig som offentlig förhandsgranskning i Google Clouds Vertex AI Model Garden. Familjen innehåller två modeller: Jamba 1.5 Mini som har designats för effektiva och enkla uppgifter som kundsupport och textgenerering och Jamba 1.5 Large som utmärker sig i avancerade resonemangsbaserade uppgifter som exempelvis finansiell analys. Båda modellerna är försedda med ett 256K-kontextfönster och använder Mamba-Transformer-arkitekturen, som möjliggör effektiv bearbetning och avancerade utvecklarfunktioner som funktionsanrop, optimeringar av Retrieval-Augmented Generation (RAG) och strukturerad JSON-utdata.Dessa modeller är anpassade för företagsapplikationer, i synnerhet inom områden som kundservice, finansiell analys och innehållsskapande. De kan exempelvis sammanfatta långa dokument, utvinna insikter från finansiella data och generera innehåll av hög kvalitet. Modellerna Jamba 1.5 är en del av Google Clouds bredare engagemang för ett öppet och flexibelt AI-ekosystem som ger företagsanvändare möjlighet att bygga lösningar som uppfyller deras behov på bästa sätt.Genom att finnas tillgängliga på Vertex AI utökar dessa modeller plattformens utbud som omfattar över 150 modeller, vilket gör det möjligt för användarna att välja de bästa verktygen för sina projekt. Vertex AI stödjer enkel experimentering, anpassning och distribution av dessa modeller, vilket möjliggör optimerad prestanda, kostnadshantering och säker distribution. Utvecklare kan få åtkomst till dessa modeller genom enkla API-anrop och distribuera dem med hjälp av Google Clouds hanterade infrastruktur som erbjuder robust säkerhet och efterlevnadsfunktioner.Det är enkelt att komma igång med modellerna Jamba 1.5. Användare kan välja och aktivera modellerna direkt från Vertex AI Model Garden eller Google Cloud Marketplace. Google Cloud fortsätter att samarbeta med partners som AI21 Labs för att leverera banbrytande AI-kapacitet och säkerställa att utvecklare har åtkomst till de senaste framstegen inom AI-teknik.
CdXz5zHNQW_kfrguXguxE.jpeg
Artikeln diskuterar den utveckling och påverkan som generativ AI (GenAI) har för att automatisera komplexa kontorsuppgifter, i synnerhet dokumentutvinning. Författaren reflekterar över sina erfarenheter som maskininlärningsingenjör på LinkedIn, där det var en utmanande uppgift att tolka jobbtitlar korrekt för olika språk och regioner. Med tillkomsten av stora språkmodeller (LLM) som GPT-4 har uppgifter som en gång var svåra, såsom att förstå och standardisera cv:n, blivit triviala. GenAIs verkliga potential ligger i att automatisera kontorsarbete som innebär att utvinna insikter från dokument, en uppgift som utgör en betydande del av den globala BNP:n. Exempel är kostnadshantering, handläggning av hälsokrav och utlåning. Även om det är känt att LLM hallucinerar i vissa sammanhang, utmärker de sig i att resonera om text när de är grundade i specifika inmatningsdokument. Nyckeln till framgångsrik dokumentutvinning med hjälp av LLM är ren textkonvertering och robust schemaläggning, vilket säkerställer konsekventa och exakta utdata. Författaren betonar vikten av korrekt textutvinning, vilket innebär att hantera komplex formatering och anteckningar. De delar sin erfarenhet av att bygga Docupanda.io, en SaaS-lösning som är utformad för att hantera utmaningarna med dokumentförståelse genom att generera rena textrepresentationer och följa fördefinierade scheman. Artikeln betonar att det är viktigt att definiera dessa scheman och att AI kan hjälpa till att förfina dem genom iterativ feedback. Slutligen uppmuntrar författaren att utforska användningen av LLM för att reglera dokumentbehandling och antyder att GenAIs verkliga "killer app" är dess förmåga att transformera dokumentbaserat kontorsarbete.
CdXz5zHNQW_gZEuCrmBfg.jpeg