উত্স: https://technohubnewzz.blogspot.com/2021/10/artificial-intelligence-can-forecast-if.html

 

আমি সম্প্রতি এআই শিক্ষার উপর একটি নতুন নিউজলেটার ফোকাস শুরু করেছি এবং ইতিমধ্যে 50,000 এর বেশি গ্রাহক রয়েছে৷. দ্য সিকোয়েন্স হল একটি নো-বিএস (অর্থাৎ কোন হাইপ, কোন নিউজ ইত্যাদি নয়) এআই-কেন্দ্রিক নিউজলেটার যা পড়তে 5 মিনিট সময় নেয়। লক্ষ্য হল আপনাকে মেশিন লার্নিং প্রকল্প, গবেষণাপত্র এবং ধারণার সাথে আপ টু ডেট রাখা। নীচের সদস্যতা দ্বারা এটি একটি চেষ্টা করুন দয়া করে:

Last week, DeepMind once again made news by releasing another ground breaking deep learning research. In a paper published in Nature, DeepMind proposed a model for 1–2 hour precipitation forecasting (nowcasting). Today, I would like to discuss some aspects about the architecture used by the DeepMind models.

Weather forecasting is one of the classic problems for ML techniques almost since its inception. While today we have powerful forecasting models that are able to accurate predict weather conditions several days in advance, most of them struggle to short-term forecasts. This type of forecast is incredibly important in domains such as agriculture or transportations in which short-term weather changes can have significant impacts. To address the challenges in nowcasting scenarios, DeepMind relied on a very traditional deep learning technique.

Generative Models for Nowcasting

 
 
From a functional standpoint, DeepMind model focuses on making predictions based on radar images. More specifically, the model predict radar images based on radar images. For this scenario, DeepMind used a deep learning method known as deep generative models(DGMs). To make things simpler, DeepMind called its model Deep Generative Model of Rain (DGMR).

ইমেজ ক্রেডিট: ডিপমাইন্ড

 

DGMs are statistical models that learn probability distributions of data and can generate new samples from their learned distributions. DGMs are specially well suited for weather forecasts as they are not only able to learn from specific distributions but to represent uncertainly in both spatial and temporal settings.

DeepMind’ss DGM is based on a generator trained using on two discrimination networks and an additional regularization layer. The two discriminators focused on temporal and spatial data respectively. Both components are based on generative adversarial networks(GANs) with semi-identical structures. The regularization layer includes special attention blocks designed to prevent overfitting.

ইমেজ ক্রেডিট: ডিপমাইন্ড

 

DeepMind evaluated its generative model for medium and heavy rain forecasts and presented the results to a large number of meteorologists who preferred DGMR to alternative forecasts. Below you can see a comparison between DGMR’s forecasts and alternative approaches advection approach (PySTEPS) and deterministic deep learning methods (UNet).

ইমেজ ক্রেডিট: ডিপমাইন্ড

 

DGMR represents a relevant evolution in nowcasting scenarios and a premier examples of how deep learning methods can help in these domains. Some of the techniques used in DGMR are likely to inspire new models in this challenging but important domain.

 
বায়ো: যিশু রদ্রিগেজ বর্তমানে Intotheblock এ একজন CTO। তিনি একজন প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞ, নির্বাহী বিনিয়োগকারী এবং স্টার্টআপ উপদেষ্টা। যীশু টেলাগো প্রতিষ্ঠা করেন, একটি পুরস্কার বিজয়ী সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ফার্ম যা নতুন এন্টারপ্রাইজ সফ্টওয়্যার প্রবণতাকে কাজে লাগিয়ে কোম্পানিগুলিকে দুর্দান্ত সফ্টওয়্যার সংস্থা হতে সাহায্য করে৷

মূল। অনুমতি নিয়ে পোস্ট করা।

সম্পর্কিত:

• ওপেনএআই কোডেক্সের পিছনে: বিল্ডিং কোডেক্স সম্পর্কে 5টি আকর্ষণীয় চ্যালেঞ্জ যা আপনি জানেন না
• একটি মস্তিষ্কের নিউরন অনুকরণ করতে কতগুলি এআই নিউরন লাগে?
• Wu Dao 2.0 সম্পর্কে পাঁচটি মূল তথ্য: এখন পর্যন্ত নির্মিত সবচেয়ে বড় ট্রান্সফরমার মডেল