Tentu saja, BigGAN—yang mirip dengan Generative Adversary Networks (GAN), tapi lebih besar dan lebih canggih—juga perlu menjadi perhatian.
AI kini mampu menciptakan wajah ataupun video yang tampak realistis (meski sesungguhnya hanya hasil rekaan) dan mengidentifikasi seorang buron di tengah-tengah kerumunan 50.000 orang pada suatu konser musik.
Baca Juga: pengertian internet
Perkembangan NLP di tahun 2018 juga sangat menarik. ULMFiT yang dikembangkan oleh Jeremy Howard dan Sebastian Ruder mampu melakukan proses transfer learning dalam skala jauh lebih besar. Ini merupakan terobosan besar, karena model-model bahasa dalam teknologi AI sejauh ini hanya berlaku secara spesifik untuk suatu bahasa tertentu saja.
Artikel Terkait: sejarah internet
Saat saya bekerja untuk sebuah perusahaan e-commerce regional di Asia Tenggara dulu, tim saya harus membangun satu model untuk tiap bahasa: Inggris, Thailand, Vietnam, dan Indonesia. Tugas ini jadi berkali-kali lipat makin sulit dan mahal saat kami berusaha membuat model tersebut bekerja pada tiap-tiap gaya bahasa yang berbeda. Transfer learning bisa membantu penyesuaian model bahasa Inggris ke bahasa Indonesia, sehingga menghemat waktu dan biaya.
Embeddings from Language Models (ELMo) dan Bidirectional Representations from Transformers (BERT) menghadirkan konsep melekatkan konteks pada kata-kata.
Gambar di atas menunjukkan kata “play” (bermain) sebagai kata benda yang punya makna berbeda-beda sesuai konteks, mulai dari “playing” (sedang bermain) hingga “to play” (main). ELMo dan BERT dapat membedakan serta melacak arti-arti berbeda dari suatu kata yang sama, sehingga mampu menghadirkan hasil lebih akurat ketimbang model-model berbasis vektor yang hanya melekatkan satu arti pada satu kata.
AI kini mampu menciptakan wajah ataupun video yang tampak realistis (meski sesungguhnya hanya hasil rekaan) dan mengidentifikasi seorang buron di tengah-tengah kerumunan 50.000 orang pada suatu konser musik.
Baca Juga: pengertian internet
Perkembangan NLP di tahun 2018 juga sangat menarik. ULMFiT yang dikembangkan oleh Jeremy Howard dan Sebastian Ruder mampu melakukan proses transfer learning dalam skala jauh lebih besar. Ini merupakan terobosan besar, karena model-model bahasa dalam teknologi AI sejauh ini hanya berlaku secara spesifik untuk suatu bahasa tertentu saja.
Artikel Terkait: sejarah internet
Saat saya bekerja untuk sebuah perusahaan e-commerce regional di Asia Tenggara dulu, tim saya harus membangun satu model untuk tiap bahasa: Inggris, Thailand, Vietnam, dan Indonesia. Tugas ini jadi berkali-kali lipat makin sulit dan mahal saat kami berusaha membuat model tersebut bekerja pada tiap-tiap gaya bahasa yang berbeda. Transfer learning bisa membantu penyesuaian model bahasa Inggris ke bahasa Indonesia, sehingga menghemat waktu dan biaya.
Embeddings from Language Models (ELMo) dan Bidirectional Representations from Transformers (BERT) menghadirkan konsep melekatkan konteks pada kata-kata.
Gambar di atas menunjukkan kata “play” (bermain) sebagai kata benda yang punya makna berbeda-beda sesuai konteks, mulai dari “playing” (sedang bermain) hingga “to play” (main). ELMo dan BERT dapat membedakan serta melacak arti-arti berbeda dari suatu kata yang sama, sehingga mampu menghadirkan hasil lebih akurat ketimbang model-model berbasis vektor yang hanya melekatkan satu arti pada satu kata.
KABAR BAIK!!!
BalasHapusNama saya Lady Mia, saya ingin menggunakan media ini untuk mengingatkan semua pencari pinjaman agar sangat berhati-hati, karena ada penipuan di mana-mana, mereka akan mengirim dokumen perjanjian palsu kepada Anda dan mereka akan mengatakan tidak ada pembayaran di muka, tetapi mereka adalah penipu , karena mereka kemudian akan meminta pembayaran biaya lisensi dan biaya transfer, jadi berhati-hatilah terhadap Perusahaan Pinjaman yang curang itu.
Perusahaan pinjaman yang nyata dan sah, tidak akan menuntut pembayaran konstan dan mereka tidak akan menunda pemrosesan transfer pinjaman, jadi harap bijak.
Beberapa bulan yang lalu saya tegang secara finansial dan putus asa, saya telah ditipu oleh beberapa pemberi pinjaman online, saya hampir kehilangan harapan sampai Tuhan menggunakan teman saya yang merujuk saya ke pemberi pinjaman yang sangat andal bernama Ms. Cynthia, yang meminjamkan saya pinjaman tanpa jaminan sebesar Rp800,000,000 (800 juta) dalam waktu kurang dari 24 jam tanpa konstan pembayaran atau tekanan dan tingkat bunga hanya 2%.
Saya sangat terkejut ketika saya memeriksa saldo rekening bank saya dan menemukan bahwa jumlah yang saya terapkan dikirim langsung ke rekening bank saya tanpa penundaan.
Karena saya berjanji bahwa saya akan membagikan kabar baik jika dia membantu saya dengan pinjaman, sehingga orang bisa mendapatkan pinjaman dengan mudah tanpa stres atau penipuan
Jadi, jika Anda memerlukan pinjaman apa pun, silakan hubungi dia melalui email nyata: cynthiajohnsonloancompany@gmail.com dan atas karunia Allah, ia tidak akan pernah mengecewakan Anda dalam mendapatkan pinjaman jika Anda mematuhi perintahnya.
Anda juga dapat menghubungi saya di email saya: ladymia383@gmail.com dan Sety yang memperkenalkan dan memberi tahu saya tentang Ibu Cynthia, ini emailnya: arissetymin@gmail.com
Yang akan saya lakukan adalah mencoba untuk memenuhi pembayaran cicilan pinjaman saya yang akan saya kirim langsung ke rekening perusahaan setiap bulan.
Sepatah kata cukup untuk orang bijak.