組み込みの AI | AI on Chrome | Chrome for Developers
ウェブ上で AI モデルを使用して特徴を構築する場合、大規模なモデルにはサーバーサイド ソリューションを利用することがよくあります。これは、生成 AI に特に当てはまります。生成 AI では、小さなモデルでも、ウェブページのサイズの中央値の約 1, 000 倍の大きさになります。モデルが数十メガバイトから数百メガバイトまでにわたる他の AI ユースケースにも当てはまります。 これらのモデルはウェブサイト間で共有されないため、各サイトがページの読み込み時にモデルをダウンロードする必要があります。これはデベロッパーやユーザーにとって 実用的ではないソリューションであり サーバーサイド AI は大規模モデルに最適な選択肢ですが、オンデバイス アプローチとハイブリッド アプローチには独自の魅力的な利点があります。これらのアプローチを実現するには、モデルのサイズと提供方法に対応する必要があります。
Applied Causal Inference Powered by ML and AI
An introduction to the emerging fusion of machine learning and causal inference. The book presents ideas from classical structural equation models (SEMs) and their modern AI equivalent, directed acyclical graphs (DAGs) and structural causal models (SCMs), and covers Double/Debiased Machine Learning methods to do inference in such models using modern predictive tools.
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