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Un pequeño equipo de estudiantes programadores de IA supera el código de aprendizaje automático de Google
Un collage de imágenes cuadriculadas de miles de fotografías. andrej karpatia
Estudiantes de Fast.ai , una pequeña organización que ofrece cursos gratuitos de aprendizaje automático en línea, acaba de crear un algoritmo de IA que supera al código de los investigadores de Google, según un importante punto de referencia.
El éxito de Fast.ai es importante porque a veces parece que solo aquellos con grandes recursos pueden realizar investigaciones avanzadas de IA.
Fast.ai está formado por estudiantes a tiempo parcial deseosos de probar suerte en el aprendizaje automático y tal vez hacer la transición a una carrera en ciencia de datos. Alquila acceso a ordenadores en la nube de Amazon.
Pero el equipo de Fast.ai construyó un algoritmo que supera el código de Google, medido usando un punto de referencia llamado AMANECERbanco , de investigadores de Stanford. Este punto de referencia utiliza una tarea común de clasificación de imágenes para rastrear la velocidad de un algoritmo de aprendizaje profundo por dólar de poder de cómputo.
Los investigadores de Google encabezaron las clasificaciones anteriores, en una categoría de capacitación en varias máquinas, utilizando una colección personalizada de sus propios chips diseñados específicamente para el aprendizaje automático. El equipo de Fast.ai pudo producir algo aún más rápido, en un hardware más o menos equivalente.
Los resultados de última generación no son dominio exclusivo de las grandes empresas, dice Jeremy Howard, uno de los fundadores de Fast.ai y un destacado empresario de IA. Howard y su cofundadora, Rachel Thomas, crearon Fast.ai para hacer que la IA sea más accesible y menos exclusiva.
El equipo de Howard pudo competir con Google al hacer muchas cosas simples, que se detallan en un entrada en el blog . Estos incluyen asegurarse de que las imágenes alimentadas a su algoritmo de entrenamiento se recortaron correctamente: estas son las cosas obvias y tontas que muchos investigadores ni siquiera pensarían en hacer, dice Howard.
El código necesario para ejecutar el algoritmo de aprendizaje en varias máquinas fue desarrollado por un colaborador en el nuevo Pentágono. Unidad de Innovación de Defensa , creado recientemente para ayudar a los militares a trabajar con inteligencia artificial y aprendizaje automático.
matei zaharia , profesor de la Universidad de Stanford y uno de los creadores de DAWNBench, dice que el trabajo de Fast.ai es impresionante, pero señala que para muchas tareas de IA, grandes cantidades de datos y recursos informáticos significativos siguen siendo clave.
El algoritmo Fast.ai se entrenó en la base de datos de ImageNet en 18 minutos usando 16 instancias de Amazon Web Service, con un costo total de cómputo de alrededor de $40. Howard afirma que esto es un 40 por ciento mejor que el esfuerzo de Google, aunque admite que la comparación es complicada porque el hardware es diferente.
jack-clark , director de comunicaciones y políticas de OpenAI, una organización sin fines de lucro, dice que Fast.ai ha producido un trabajo valioso en otras áreas, como la comprensión del idioma. Cosas como esta benefician a todos porque aumentan la familiaridad básica de las personas con la tecnología de IA, dice Clark.