{"id":1363,"date":"2020-06-02T19:14:13","date_gmt":"2020-06-02T22:14:13","guid":{"rendered":"https:\/\/foxiot.siteup.dev\/?p=1363"},"modified":"2023-05-03T18:19:40","modified_gmt":"2023-05-03T21:19:40","slug":"as-5-principais-noticias-e-tendencias-da-ia-em-maio-de-2020","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/foxiot.siteup.dev\/es\/as-5-principais-noticias-e-tendencias-da-ia-em-maio-de-2020\/","title":{"rendered":"As 5 principais not\u00edcias e tend\u00eancias da IA em maio de 2020"},"content":{"rendered":"
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As 5 principais not\u00edcias e tend\u00eancias da IA em maio de 2020<\/span><\/span><\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Modelo BiT sendo usado ap\u00f3s o pr\u00e9-treinamento e aplicado a outras tarefas com poucos exemplos rotulados<\/em><\/span><\/p>\n

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Google disponibiliza BiT, o BERT para Vis\u00e3o Computacional<\/span><\/h2>\n
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Em 21 de maio, a equipe de intelig\u00eancia artificial do Google abriu o c\u00f3digo do Big Transfer (BiT): um aprendizado geral sobre representa\u00e7\u00e3o visual. Este \u00e9 um esfor\u00e7o para ajudar aplica\u00e7\u00f5es de Vis\u00e3o Computacional a avan\u00e7arem com modelos pr\u00e9-treinados em larga escala. O uso do BiT \u00e9 poss\u00edvel para obter desempenho de ponta em muitas aplica\u00e7\u00f5es, usando apenas alguns exemplos rotulados. Para fazer o ajuste fino desse modelo, eles tamb\u00e9m introduziram o \u201cBiT-HyperRule\u201d, uma abordagem heur\u00edstica para selecionar hiper par\u00e2metros, como taxa de aprendizado. Ap\u00f3s a transfer\u00eancia de aprendizado, usando o conjunto de dados CIFAR-10, o modelo alcan\u00e7ou 64% e 95% de precis\u00e3o m\u00e9dia em 1 e 5 emOne Shot Learning<\/em>, respectivamente. O Google tamb\u00e9m mencionou que \u201co BiT-L combina ou supera resultados [\u2026] em v\u00e1rios benchmarks de vis\u00e3o computacional, como Oxford Pets e Flowers, CIFAR etc. \u201c. Voc\u00ea pode verificar o artigo e o c\u00f3digo.<\/span><\/p>\n

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A vers\u00e3o 2.2.0 do Tensorflow chegou<\/span><\/h2>\n
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Depois de quase quatro meses ap\u00f3s o TF 2.1.0, este m\u00eas o Google tamb\u00e9m lan\u00e7ou o Tensorflow 2.2.0. As principais atualiza\u00e7\u00f5es incluem um novo Profiler para CPU \/ GPU \/ TPU para ajudar a identificar gargalos de desempenho, melhorias de desempenho na computa\u00e7\u00e3o entre dispositivos por meio de “tf.distrbuite”, um novo tipo escalar para strings (de “std :: string” para “tensorflow :: tstring”) e a substitui\u00e7\u00e3o do SWIG pelo pybind11 ao exportar fun\u00e7\u00f5es C++. Tamb\u00e9m tivemos algumas melhorias no Keras, como o uso de l\u00f3gicas de treinamento personalizadas com a substitui\u00e7\u00e3o de “Model.fit” pelo ` Model.train_step` e o formato SavedModel que agora suporta todas as camadas internas do Keras (incluindo m\u00e9tricas, camadas de pr\u00e9-processamento e RNN com monitora\u00e7\u00e3o de estado). Al\u00e9m disso, outro destaque \u00e9 que eles abandonaram o suporte ao Python 2, que n\u00e3o \u00e9 mantido desde janeiro de 2020. Por \u00faltimo, nesta vers\u00e3o, o TensorFlow requer a vers\u00e3o gast 0.3.3.\u00a0<\/span><\/p>\n

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NVIDIA lan\u00e7a A100 AI GPU: o melhor instrumento para o avan\u00e7o da IA<\/span><\/h2>\n
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Anunciado em 14 de maio durante o evento Nvidia GTC 2020, o A100 AI Chip possui 54 bilh\u00f5es de transistores e 5 petaflops de desempenho sendo a mais poderosa plataforma de IA e HPC para data centers, seguindo a tend\u00eancia de HPC ap\u00f3s adquirir a Mellanox em mar\u00e7o. Com base na arquitetura Ampere, o chip de 7 nan\u00f4metros pode ser usado para computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, gr\u00e1ficos em nuvem e an\u00e1lise de dados. Aqui est\u00e3o alguns n\u00fameros, 20 vezes mais potente que a GPU Tesla V100 anterior, o A100 alcan\u00e7a 19.5 de pot\u00eancia computacional com seus 6.912 n\u00facleos CUDA, 40 GB de mem\u00f3ria, 1,6 TB de largura de banda e a terceira gera\u00e7\u00e3o de Tensors Core. Uma aplica\u00e7\u00e3o desse chip \u00e9 o sistema DGX, baseado em 8 NVIDIA A100 e direcionado ao setor de Intelig\u00eancia Artificial, custa US$ 1 milh\u00e3o. Podemos esperar ver o novo chip AI em servi\u00e7os de nuvem em um futuro pr\u00f3ximo. A Alibaba Cloud, AWS, Baidu Cloud, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle e Tencent Cloud j\u00e1 firmaram parceria com a NVIDIA.<\/span><\/p>\n

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Facebook AI divulga GrokNet para entendimento avan\u00e7ado do produtos<\/span><\/h2>\n
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\u201cum sistema universal de vis\u00e3o computacional projetado para compras. Ele pode identificar atributos de produtos dentre bilh\u00f5es de fotos – em diferentes categorias, como moda, autom\u00f3veis e decora\u00e7\u00e3o de casa\u201d.<\/em><\/span><\/p><\/blockquote>\n

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Diferente da maioria dos modelos que tem apenas uma categoria para aprender, o GrokNet foi treinado em sete conjuntos de dados, com v\u00e1rios tipos de supervis\u00e3o e 83 fun\u00e7\u00f5es de transfer\u00eancia, conseguiu prever categorias, atributos como cor e textura e prov\u00e1veis consultas de pesquisa. O modelo do FB \u00e9 treinado por um banco de dados colossal com cerca<\/span><\/p>\n

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de 100 milh\u00f5es de imagens retiradas da plataforma. A empresa tamb\u00e9m afirma que o sistema \u00e9 capaz de identificar objetos que foram fotografados com condi\u00e7\u00f5es de ilumina\u00e7\u00e3o n\u00e3o muito boas e \u00e2ngulos que n\u00e3o favorecem uma boa visualiza\u00e7\u00e3o do produto. Para dar ao modelo a capacidade de entender tarefas f\u00e1ceis e dif\u00edceis, eles deram \u00e0s tarefas uma combina\u00e7\u00e3o de peso e imagens para treinamento, ou seja, tarefas mais f\u00e1ceis n\u00e3o precisam de muita supervis\u00e3o e podem receber um peso menor. Comparado aos sistemas de atribui\u00e7\u00e3o de texto, o novo modelo pode prever an\u00fancios de casas e jardins com precis\u00e3o de 90%, contra 33% do antigo. O Facebook espera que \u201cno futuro, o GrokNet possa ser usado para ajudar os clientes a encontrar facilmente exatamente o que est\u00e3o procurando, receber sugest\u00f5es personalizadas das vitrines sobre quais produtos s\u00e3o mais relevantes para eles e quais s\u00e3o compat\u00edveis\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Lan\u00e7ado o Sudo 1.9.0 com atualiza\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a<\/span><\/h2>\n
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Comando b\u00e1sico em nossos trabalhos di\u00e1rios com nossos amados sistemas Unix, o sudo permite que os usu\u00e1rios executem programas como root. Em maio, o sudo recebeu uma atualiza\u00e7\u00e3o da vers\u00e3o 1.9.0 ap\u00f3s 9 anos no branch<\/em> 1.8. Esta nova vers\u00e3o traz atualiza\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a como, e centraliza o registro atrav\u00e9s do sudo_logsrvd, criando o sudo com a op\u00e7\u00e3o\u201c \u2013enable-openssl \u201d, os dados s\u00e3o transmitidos atrav\u00e9s de um canal de comunica\u00e7\u00e3o criptografado (TLS). Agora tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel usar softwares de terceiros para extrair dados de sess\u00f5es sudo para auditoria. E embora o TF abandone o suporte ao Python 2, ele chega ao Sudo 1.9, onde os plugins podem ser escritos em python agora, que \u00e9 ativado durante a compila\u00e7\u00e3o com a op\u00e7\u00e3o \u201c\u2013enable-python\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Publicado por: Matheus Jacques<\/span><\/h4>\n
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Engenheiro e empres\u00e1rio com 4 anos em P&D, 2 anos como Fundador de Startups e 2 anos lidando com Business \/ Data Analytics. Programador desde 2010.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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