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Découvrez les derniers outils et techniques d'apprentissage automatique, et explorez les sujets auxquels les chercheurs et les professionnels du secteur réfléchissent ou travaillent. Chaque réunion comprend deux présentateurs ; à la fin de chaque présentation, les participants auront l'occasion de participer à une session de questions-réponses.
Les orateurs de ce mois-ci sont
Crys Vanier - Directeur exécutif de ISAIC
33 % des organisations prévoient de mettre en œuvre l'intelligence artificielle à un titre ou à un autre au cours de l'année prochaine ; 20 % l'ont déjà fait (451 Alliance).
Si vous êtes l'une de ces organisations intéressées, êtes-vous conscient des options en matière de ressources informatiques et de cloud computing local et pris en charge ? Et que l'informatique est souvent sous-estimée en tant que coût principal de l'adoption du ML (TWIML)? Ou que les risques de divorce informatique, les coûts de sortie des données et la localisation des données sont généralement inconnus au début d'un projet d'intelligence artificielle, de données ou de ML, mais qu'ils peuvent perturber et réduire la valeur des projets à un stade ultérieur ?
Le 21 janvier, Crys Vanier, directeur exécutif, présentera ISAIC, Industry Sandbox, et AI Computing à l'Université d'Alberta. En tant que ressource locale de calcul à haute performance et de bac à sable, ISAIC permet l'expérimentation, la mise à l'échelle et l'alimentation de la mission d'IA des entreprises de l'Ouest canadien qui cherchent à adopter l'IA/ML.
Brittany F. Davis - Étudiante en MSc, WSU
Les algorithmes d'apprentissage par renforcement les plus performants aujourd'hui sont complexes et peuvent être difficiles à déchiffrer. Cela signifie que ces modèles restent pour la plupart des nouveautés, d'où un besoin pressant de modèles explicables pour réaliser le plein potentiel de l'apprentissage par renforcement. L'explicabilité est une qualité qui permet de comprendre comment un modèle fonctionne et pourquoi certaines décisions sont prises par le modèle. Si nous parvenons à rendre l'apprentissage par renforcement plus explicable, nos algorithmes d'apprentissage par renforcement pourront bénéficier d'une confiance appropriée, d'un débogage plus efficace et d'une meilleure interaction avec les personnes ordinaires.
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