Selami Masa Depan dengan Laporan AI Kaggle 2023 – Lihat Yang Sedang Trending – KDnuggets

Gambar oleh Editor
 

Pada 12 Mei 2023, Kaggle membuka a kompetisi di mana komunitas Kaggle dapat berpartisipasi dalam membuat laporan yang merangkum kemajuan pesat AI dalam dua tahun terakhir. Komunitas Kaggle adalah kelompok beragam yang memiliki beragam pengalaman dalam bidang AI. 

Peserta diminta untuk menulis esai tentang topik tertentu berdasarkan perubahan dan perkembangan selama 2 tahun terakhir, misalnya AI Generatif, etika AI, dan lainnya. 

Grafik laporannya ada di sini dan terdiri dari bagian-bagian berikut:

• AI generatif
• Data Teks
• Data Gambar & Video
• Data Tabel & Deret Waktu
• Kompetisi Kaggle
• Etika AI

Jadi mari selami apa yang telah kita pelajari…

AI generatif telah menjadi topik perbincangan populer akhir-akhir ini. Bagian awal ini menyelami kemajuan pesat dan penerapan AI Generatif dalam 2 tahun terakhir. Kami telah melihat kemajuan seperti pembuatan teks, pembuatan gambar, dan pengembangan musik menggunakan alat dan teknik seperti GAN dan LLM. 

Hal ini hanya dapat dicapai dengan penggunaan kumpulan data yang lebih besar dan peningkatan perangkat keras untuk menyempurnakan algoritme selama fase pelatihan. Meskipun AI Generatif masih dalam tahap awal, AI Generatif telah menunjukkan dalam satu tahun terakhir bagaimana AI ini merevolusi berbagai industri. Masih ada permasalahan etika yang perlu dipertimbangkan seperti masalah privasi, misinformasi, dan penggunaan sistem AI ini. 

Bacalah lebih lanjut di berbagai esai:

1. AI generatif
2. Memahami, Menghasilkan, dan Mengubah Dunia
3. Sekilas tentang Dunia AI Generatif

Dengan maraknya AI Generatif, minat terhadap Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) meningkat pesat karena munculnya model bahasa besar (LLM). Tentu saja, bagian selanjutnya dari laporan Kaggle AI berfokus pada teknik NLP dan penggunaannya dalam berbagai tugas seperti peringkasan dan penerjemahan. 

Jika kita menariknya kembali, pendekatan awal terhadap tugas berbasis teks mencakup rekayasa fitur berbasis frekuensi istilah bersama dengan metode pembelajaran mesin berbasis jaringan non-neural. Sekarang kami melayani kumpulan data yang lebih besar yang menjalani pembelajaran representasi kata untuk interpretasi model. 

Penggunaan data internet sebagai korpus pelatihan telah memungkinkan model ini belajar lebih baik, dan menghasilkan kinerja yang lebih baik di berbagai bidang seperti pembelajaran transfer. Dalam kompetisi Kaggle, terdapat tren penyempurnaan model yang tersedia untuk umum yang terbukti melampaui kinerja tingkat manusia. 

Esai teratas berikut fokus pada kemunculan dan teknik LLM terkini:

1. LLM Model Bahasa Besar Kontemporer
2. Model Bahasa Besar: Kemampuan Penalaran
3. Mini-Giants: Model Bahasa “Kecil”.

Sama seperti data teks yang digunakan dalam tugas-tugas seperti pembuatan konten, pembuatan gambar dan video juga sangat populer. Computer vision telah ada sejak lama, namun dalam beberapa tahun terakhir, visi ini meroket. Kami sekarang dapat menangani tugas-tugas seperti deteksi objek dan banyak lagi. 

Bagian ini mendalami arsitektur model serta praktik umum yang digunakan dalam visi komputer seperti augmentasi. Digunakan di berbagai industri berbeda seperti layanan kesehatan untuk pencitraan medis, visi komputer masih memiliki tantangan tersendiri di berbagai bidang seperti pemalsuan mendalam, pertimbangan etis dan filosofis, keterbatasan model multi-modal, dan banyak lagi. 

Kami memiliki model seperti Segment Anything Model (SAM) dan YOLO (You Only Look Once) yang telah menunjukkan bagaimana model sumber terbuka yang digeneralisasi dapat diadaptasi untuk tugas yang berbeda dan unik.

Selami kemajuan dalam data gambar dan video dengan esai berikut:

1. Kemajuan Model Visi AI dalam Dua Tahun Terakhir
2. Data Gambar dan Video

Bagian selanjutnya menyelami signifikansi historis data tabular dan data deret waktu. Kedua hal ini belum begitu populer dalam beberapa tahun terakhir karena dampaknya tidak sama dengan revolusi pembelajaran mendalam. Namun, masih banyak digunakan dan sangat efektif, sedang tren di berbagai bidang seperti:

• Pendekatan unik untuk kumpulan data/masalah individual
• Pentingnya pemrosesan awal data dan rekayasa fitur
• Dominasi pepohonan yang didorong oleh gradien

Dalam komunitas Kaggle, tren ini telah sangat dikenal dan esai berikut akan membahasnya serta tantangan unik yang dihadapi oleh data tabular dan data deret waktu. 

1. Pembelajaran dari Pipa Tabular Khas
2. Deret Waktu dan Data Tabular
3. Data Tabular di Era AI

Bagian dari laporan komunitas Kaggle ini juga menganalisis kompetisi Kaggle dengan melihat perkembangannya dan pengamatan komunitas terhadapnya selama 2 tahun terakhir. Kompetisi Kaggle telah menjadi sangat populer selama bertahun-tahun karena komunitas telah menggunakan platform ini untuk menguji keterampilan mereka, membangun portofolio, dan mempersiapkan diri menghadapi dunia nyata. 

Pengamatan terhadap perubahan dalam kompetisi Kaggle adalah teknik seperti pelabelan semu, rata-rata benih, dan pendakian bukit yang dulunya dianggap sebagai “trik”, namun kini telah menjadi praktik umum. Kompetisi Kaggle selama 2 tahun terakhir menjadi lebih kompetitif dan kompetisi seperti RSNA, Learning Agency dan banyak lagi menjadi sangat populer. 

Selami trik kemenangan kompetisi Kaggle:

1. Menuju AI Hijau
2. Cara Memenangkan Kompetisi Kaggle
3. Kompetisi Pencitraan Medis

Etika seputar AI juga merupakan bidang lain yang perlu mendapat perhatian, karena banyak masyarakat yang memiliki perasaan campur aduk mengenai penggunaan dan implementasi sistem AI. Organisasi-organisasi sedang mempelajari prinsip-prinsip etika AI dan menciptakan strategi baru untuk memastikan bahwa mereka tidak hanya dapat memahami sistem AI tetapi juga dapat memantau dan memitigasi risiko. 

Ini bukan kajian akademis melainkan kajian kemasyarakatan, ada banyak pendapat yang penting untuk memahami dunia AI dan bagaimana AI tetap dapat digunakan sambil menjaga nilai-nilai masyarakat. Kami telah melihat banyak organisasi menjalani audit berkelanjutan terhadap sistem AI mereka dengan menerapkan etika sesuai desain. 

Pelajari lebih lanjut tentang tantangan seputar AI dan dampaknya terhadap masyarakat:

1. Menjelajahi Lanskap Etika AI
2. Perkembangan AI dan Etika dalam 2 Tahun Terakhir
3. Yang Kita Butuhkan hanyalah AI yang Etis!!

Tim Kaggle telah membuat laporan unik yang memungkinkan komunitasnya mengekspresikan pendapat dan pengalaman mereka tentang dunia AI dan perubahannya dalam 2 tahun terakhir. Beri tahu kami jika ada bagian atau esai tertentu yang menurut Anda sangat menarik!
 
 

Nisa Arya adalah Ilmuwan Data dan Penulis Teknis Freelance. Dia sangat tertarik untuk memberikan saran atau tutorial karir Ilmu Data dan pengetahuan berbasis teori seputar Ilmu Data. Dia juga ingin mengeksplorasi berbagai cara Kecerdasan Buatan dapat bermanfaat bagi umur panjang kehidupan manusia. Seorang pembelajar yang tajam, berusaha untuk memperluas pengetahuan teknologi dan keterampilan menulisnya, sambil membantu membimbing orang lain.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.kdnuggets.com/dive-into-the-future-with-kaggle-ai-report-2023-see-what-hot?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dive-into-the-future-with-kaggles-ai-report-2023-see-whats-hot