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jueves, 16 de agosto de 2018

El código de aprendizaje automático de Google acaba de ser derrotado por los programadoresde estudiantes

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Un pequeño equipo de estudiantes Los codificadores de AI de Fast.ai, una pequeña unidad que ofrece cursos gratuitos en línea para el aprendizaje automático, acaba de vencer a los investigadores de Google al crear un algoritmo de inteligencia artificial de mejor rendimiento. Estos codificadores son estudiantes a tiempo parcial en Fast.ai que simplemente se entusiasman con el aprendizaje automático y buscan una carrera en ciencias de datos.
El código creado por estos estudiantes se midió utilizando un punto de referencia de investigadores de Stanford llamado "DAWNBench". Utiliza una tarea común de clasificación de imágenes para rastrear la velocidad de ejecución de un algoritmo de aprendizaje profundo frente a cada dólar de poder de cálculo.
Estas clasificaciones fueron previamente dominadas por el investigador de Google para la categoría de entrenamiento en diferentes máquinas. Utilizaron una colección personalizada de chips especialmente diseñados para el aprendizaje automático, sin embargo, el equipo de Fast.ai tuvo éxito en lograr resultados más rápidos en un hardware similar.
El equipo pudo vencer a Google porque se ocuparon de cosas simples como asegurarse de que las imágenes alimentadas a su algoritmo de entrenamiento se recortaran correctamente. Jeremy Howard, uno de los fundadores de Fast.ai, dijo: "Estas son las cosas obvias y tontas que muchos investigadores ni siquiera pensarían hacer".
Los programadores de Fast.ai entrenaron el algoritmo en la "base de datos de ImageNet en 18 minutos usando 16 instancias de Amazon Web Service, con un costo de cálculo total de alrededor de $ 40".
Según Howard, este resultado es casi un 40% más eficiente que el algoritmo de Google, pero también admite que esta comparación no es tan simple porque el hardware utilizado por ellos es diferente.
Sin embargo, este logro es bastante significativo porque puede aplastar la noción común de que la investigación avanzada en IA es una tarea limitada solo a aquellos con grandes recursos.

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