Bienvenido al episodio siete del Podcast de IA de Ubuntu. Nos unimos a expertos de la industria para discutir el tema de este año: Inteligencia Artificial.
Desde experimentos divertidos hasta proyectos empresariales, la inteligencia artificial se convierte en el foco de la innovación, la transformación digital y la optimización.
La tecnología de código abierto democratiza el acceso a herramientas de aprendizaje automático de última generación y abre las puertas a todos. En este episodio, tenemos un invitado especial con quien discutimos cómo utilizar los datos en inteligencia artificial y cómo aprovecharlos al máximo dentro de su organización.
Tabla de Contenidos
Código abierto en el mundo del software moderno.
Cuando se trata de software, sabemos muy bien que el código abierto es uno de los pilares principales, si no el pilar principal, sobre el que se construye el mundo del software.
Ha permitido un crecimiento, herramientas y opciones increíbles para las empresas en el espacio de la inteligencia artificial.
Podemos ver que ya están surgiendo tendencias similares en el aprendizaje automático. Incluso para los LL.M. y los grandes modelos de vanguardia, estos se basarán en código abierto: probablemente personalizables y adaptados a las necesidades de la empresa.
¿Hay algún progreso en la incorporación de más materiales de código abierto a las universidades e instituciones de investigación?
En el mundo del desarrollo de software, el código fuente es código de programa. En el mundo de los datos y el aprendizaje automático, el código fuente + datos y los datos presentan muchos desafíos únicos.
Un hecho es que si utiliza datos de personas reales y puede tener PII (información de identificación personal), esos datos serán muy confidenciales. Las empresas se muestran reacias a compartirlo, incluso si utilizan código abierto, lo que se considera una ventaja empresarial.
Pero estamos viendo que se publican muchos conjuntos de datos de código abierto…
¿Deberían los datos ser estáticos?
Cuando quieres entrar en producción, te das cuenta de que el material no es realmente estático, sino dinámico. Recibes datos continuamente, lo que te ayuda a mejorar tu modelo con el tiempo.
Otra cosa que ayuda es suscribirse a la IA del antiguo centro de datos. Hay muchos conjuntos de datos de código abierto. No son lo suficientemente dinámicos, pero se dice que permiten a los miembros de la comunidad activar el perfil.
¿Dónde puedo aprender más sobre inteligencia artificial?
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