Comprendere lo stato attuale dell’apprendimento automatico è complicato: da un lato, ci vuole tempo per mettersi al passo con i concetti e i metodi fondamentali, anche se si lavora nel settore da un po’. D’altro canto, nuovi strumenti e modelli continuano ad apparire rapidamente. Cosa deve fare uno studente di ML?
Tendiamo a favorire un approccio equilibrato e cumulativo, che riconosca che nessuna singola persona può padroneggiare tutta la conoscenza disponibile, ma che digerire informazioni ben mirate con una cadenza costante e continua ti aiuterà a ottenere una solida base nel campo .
La nostra selezione di punti salienti di questa settimana riflette questa convinzione: abbiamo scelto alcuni articoli ben eseguiti che trattano sia argomenti essenziali che all’avanguardia e che sia i principianti che i professionisti più esperti possono trarre beneficio dalla lettura. Immergiamoci.
- DINO: un modello fondamentale per la visione artificiale
Se impari meglio approfondendo un argomento, non puoi perdertelo Sasha Kirch, che scompatta e contestualizza influenti documenti sull’apprendimento automatico, un modello alla volta. In una recente installazione, Sascha ci ha guidato attraverso il funzionamento interno di DINO, un modello di fondazione basato sulle capacità rivoluzionarie dei trasformatori visivi (ViT). - Esplorando GEMBA: una nuova metrica basata su LLM per la valutazione della qualità della traduzione
La traduzione automatica non è esattamente una tecnologia nuova, ma l’ascesa dei LLM ha generato nuove possibilità per migliorare gli strumenti e i flussi di lavoro attuali. La dottoressa Varshita SherL’ultimo articolo di ci presenta GEMBA, una metrica introdotta di recente che sfrutta la potenza dei modelli GPT per valutare la qualità del testo tradotto automaticamente. - Apprendimento automatico, illustrato: apprendimento incrementale
Per gli studenti visivi là fuori, e soprattutto per coloro che stanno muovendo i primi passi sul campo, Shreya RaoLa guida per principianti di all’apprendimento incrementale affronta una domanda chiave: in che modo i modelli mantengono e si basano sulla conoscenza esistente?
Fonte: towardsdatascience.com
