Aprendizado de máquina e redes neurais - página 31

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Aula 18. Linguagens Específicas de Domínio e Autoajuste

Aula 18. Linguagens Específicas de Domínio e Autoajuste

Neste vídeo, o professor Saman Amarasignhe, do departamento EECS do MIT, discute os benefícios do uso de linguagens específicas de domínio (DSLs) e do autotuning na engenharia de desempenho. Ele enfatiza a importância das DSLs, que capturam domínios específicos da área que são difíceis de descrever em linguagens de uso geral, permitindo que os programadores aproveitem o conhecimento dos especialistas do domínio para obter um melhor desempenho. Singh discute a otimização de processos de gráfico usando DSLs, incluindo particionamento de gráfico e a importância da forma do gráfico na computação. Ele apresenta o DSL Halide para processamento de imagem, que permite otimização rápida de código e portabilidade entre máquinas. Ele discute o uso de Halide em vários setores, como Google e Adobe. Por fim, ele destaca a importância de experimentar diferentes abordagens na otimização de código enquanto se concentra no paralelismo, localidade e trabalho redundante.

O vídeo também fala sobre os desafios da engenharia de desempenho e como encontrar os parâmetros ideais para que um programa seja executado com eficiência. O palestrante sugere que o auto-ajuste pode resolver esse problema pesquisando o grande espaço de parâmetros automaticamente para encontrar os valores ideais. Ele observa que a pesquisa exaustiva pode ser impraticável e as soluções baseadas em heurísticas podem não ser ideais. O autotuning, que define um espaço de valores aceitáveis e itera com base nos resultados de desempenho, pode acelerar o processo de encontrar soluções ótimas. O palestrante também discute a aplicação do autotuning na geração de agendamentos para o Try, que foi capaz de produzir agendamentos de forma mais eficiente e eficaz do que a busca exaustiva.

• 00:00:00 Nesta seção, o professor Saman Amarasignhe, professor do departamento EECS do MIT, fala sobre idiomas específicos de domínio e auto-ajuste. Ele explica que essas linguagens têm benefícios de engenharia porque capturam domínios específicos de áreas específicas que são difíceis de descrever em uma linguagem de uso geral. As linguagens específicas de domínio são muito mais fáceis de entender e manter e permitem que o programador aproveite o conhecimento dos especialistas do domínio para obter um desempenho realmente bom. Além disso, se construída corretamente, uma linguagem específica de domínio pode deixar a decisão de nível inferior para o compilador, tornando o processo de otimização muito mais simples.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de linguagens específicas de domínio (DSLs) na engenharia de desempenho. Eles incentivam deixar o desempenho para o compilador sempre que possível e apresentam três linguagens/estruturas de programação diferentes para processamento de grafos: Graffiti, Halide e OpenTuner. Eles apontam que os gráficos estão em toda parte, desde as pesquisas do Google até os mecanismos de recomendação, e se aprofundam no algoritmo PageRank usado pelo Google para classificar as páginas da web. O algoritmo PageRank analisa os vizinhos de uma página da Web e calcula uma nova classificação com base em sua influência, mostrando a importância do processamento de gráficos na engenharia de desempenho.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute algoritmos de gráficos, que podem envolver o processamento de grandes quantidades de dados e a iteração de cálculos para todo o gráfico. Para otimizar o desempenho do código, uma DSL pode ser usada. O tipo de algoritmo usado para processamento de grafos inclui algoritmos orientados a topologia, onde todo o grafo participa da computação, e algoritmos orientados a dados, onde o processamento é feito em uma pequena região ou parte do gráfico. Também existem várias maneiras de fazer inversões de gráfico, e cada maneira tem um conjunto diferente de resultados.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o tópico de particionamento de grafos é discutido, onde um grafo grande é dividido em partes menores. A vantagem de particionar um gráfico é que ele permite paralelismo e também fornece boa localidade, o que significa que os nós que estão sendo trabalhados são pequenos o suficiente para caber no cache. O particionamento de grafos também tem impacto nos grafos de redes sociais, pois eles têm uma relação de lei de potência. Isso significa que certos nós têm mais conexões ou um impacto maior do que outros e, ao processar esses grafos, certas conexões e nós precisam receber mais atenção devido à sua importância.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute a importância da forma de um gráfico na computação, especificamente como o tamanho e a localização de um gráfico podem afetar a eficiência dos algoritmos de paralelismo. Fatores como paralelismo, localidade e trabalho extra necessário devem ser cuidadosamente balanceados para alcançar o melhor desempenho para um determinado algoritmo, e o método correto deve ser selecionado com base no tipo de gráfico, tipo de algoritmo e hardware sendo utilizado. Uma linguagem específica de domínio foi desenvolvida para separar o algoritmo constante dos métodos de processamento para otimizar melhor esses fatores.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute como linguagens específicas de domínio (DSLs) podem ser usadas para escrever código em um nível superior, tornando-o mais simples e elegante. Eles fornecem exemplos de diferentes algoritmos e como as DSLs fornecem uma maneira simples de computá-los. Além disso, o palestrante explica como o agendamento de DSLs pode ser otimizado para obter a melhor velocidade possível, permitindo até mesmo o processamento paralelo. O código pode variar com base nas alterações no gráfico ou na máquina, mas o algoritmo permanece o mesmo. O palestrante enfatiza a importância das DSLs que fornecem simplicidade na programação e são poderosas o suficiente para gerar agendamentos otimizados.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute outra linguagem de domínio específico, Halide, que se concentra no processamento de imagens com estruturas regulares densas. Halide ajuda a reduzir a quantidade de programação necessária para obter desempenho otimizado e aumenta a portabilidade do programa em diferentes máquinas. O palestrante fornece um exemplo de desfoque três por três para demonstrar como o Halide funciona. Halide tem um padrão semelhante à linguagem gráfica discutida anteriormente em termos de otimização de desempenho por meio de diferentes combinações de várias técnicas.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de linguagens específicas de domínio (DSLs) e autotuning para otimizar o desempenho do código. Ele fornece um exemplo de um filtro de imagem que é executado mais rapidamente usando uma DSL chamada Halide, em comparação com um código C válido. O Halide permite desacoplar o algoritmo do cronograma, o que permite a otimização simples do pipeline de funções puras sendo executadas. Por fim, o palestrante enfatiza a necessidade de um trade-off entre localidade, paralelismo e trabalho redundante para obter o melhor desempenho dos recursos computacionais disponíveis.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante discute a importância da localidade quando se trata de processamento de imagem. Ao processar uma imagem grande, não é eficiente aplicar filtros que operem em toda a imagem de uma só vez porque ela não caberá no cache. Em vez disso, o palestrante sugere dividir a imagem em seções menores e aplicar filtros a cada seção, com foco na localidade e no paralelismo. Isso pode ser alcançado usando uma estrutura de agendamento e otimizando a largura de banda de computação e a granularidade de armazenamento. Também pode exigir algum trabalho redundante para obter melhor localidade e paralelismo.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante discute Domain Specific Languages e autotuning, com foco no uso de Halide. Halide pode fundir funções de biblioteca, o que é mais rápido do que chamar bibliotecas porque há mais localidade. O palestrante mostra como a Halide pode otimizar processos computacionais, como computação de filtro bilateral e algoritmos de segmentação. Em um exemplo, um algoritmo de segmentação escrito em MATLAB, que chamava bibliotecas otimizadas manualmente, era 70 vezes mais rápido quando escrito em Halide. Halide é uma parte importante do Google e foi integrado a telefones Android e usado no Google Glass.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante discute a eficácia do uso de Halide para processamento de front-end e como ele está se tornando amplamente utilizado em diferentes indústrias. O Halide possui um aumento de velocidade de 4 a 5% em comparação com as versões anteriores, o que é significativo para o Google, considerando o número de vídeos baixados. A Adobe também anunciou que todos os filtros do Photoshop são escritos em Halide. O processador de imagem Snapdragon e a Intel também estão começando a usar o Halide. O palestrante também discute como Halide e Graph compartilham semelhanças em termos de capacidade de automatizar a otimização, facilitando o trabalho do engenheiro de desempenho. No entanto, quando se trata de otimização algorítmica, trata-se de uma mudança de nível superior que requer conhecimento contextual específico, dificultando sua automatização. No entanto, ferramentas como idiomas agendados oferecem aos usuários a opção de experimentar diferentes abordagens e obter melhor desempenho.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute a complexidade dos sistemas de computador modernos e como não existe uma maneira certa de otimizar o código. Eles enfatizam a importância de experimentar diferentes abordagens e o significado de caches, localidade e paralelismo. Eles também discutem como as pessoas em vários domínios, como biologia e física, gastam muito tempo otimizando o código em vez de prosseguir com a pesquisa porque não conseguem escrever programas com rapidez suficiente devido à complexidade do código. O palestrante sugere que encontrar domínios onde as pessoas passam a maior parte do tempo hackeando e criando abstrações pode ser uma área interessante a ser explorada para pesquisa. No geral, o espaço para operar para otimizar programas inclui paralelismo, localidade e trabalho redundante, e jogar nesse espaço é crucial para engenheiros de desempenho.


• 01:00:00 Nesta seção, o palestrante discute os desafios da engenharia de desempenho, que envolve encontrar os parâmetros certos para que um programa seja executado de maneira ideal. Ele explica que existem inúmeros parâmetros que podem ser ajustados, como alocação de memória e tamanho do bloco, mas que pode ser difícil determinar os valores corretos para cada parâmetro de cada programa. No entanto, o palestrante sugere que o auto-ajuste pode resolver esse problema, pesquisando o grande espaço de parâmetros automaticamente para encontrar os valores ideais. Ele explica que as soluções baseadas em heurística, que envolvem regras de codificação para determinadas situações, podem funcionar na maioria das vezes, mas nem sempre são ideais. O palestrante também observa que a construção de modelos do sistema pode ser problemática, pois o modelo não considera todos os fatores importantes, o que pode levar a resultados abaixo do ideal.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o palestrante discute os desafios de encontrar soluções ideais diante de mudanças tecnológicas ou requisitos em evolução. Ele observa que há uma variedade de "heurísticas" que os programadores usam para guiar suas soluções, geralmente baseadas em diretrizes ou regras práticas que podem não ser mais aplicáveis. Uma opção é a busca exaustiva, mas isso pode ser impraticável devido ao grande número de permutações possíveis. Para resolver isso, o palestrante recomenda o uso do autotuning como forma de reduzir o espaço de busca e encontrar soluções ótimas mais rapidamente. O auto-ajuste envolve a definição de um espaço de valores aceitáveis, a escolha aleatória de um valor para testar e, em seguida, a iteração com base nos resultados de desempenho. O OpenTuner é um exemplo de estrutura que usa um conjunto de técnicas, como alpinistas e busca aleatória, para acelerar esse processo iterativo.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o palestrante discute o conceito de autoajuste e como ele pode ser aplicado na geração de agendamentos para o Try. Compreendendo os gráficos e o ritmo envolvidos, o auto-ajuste pode ser usado para gerar uma programação de forma mais eficiente e eficaz do que a busca exaustiva. Esse método foi capaz de produzir cronogramas em menos de duas horas e, em alguns casos, até melhor do que originalmente se pensava ser o melhor cronograma possível.

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Aula 19. Leiserchess Codewalk

Aula 19. Leiserchess Codewalk

Neste vídeo do YouTube intitulado "19. Leiserchess Codewalk", Helen Xu explica as regras do Lesierchess, um jogo jogado por duas equipes com o objetivo de atirar no rei da equipe adversária ou acertar o seu rei. O jogo tem dois tipos de movimentos, movimentos básicos e golpes, e uma regra Ko que torna um movimento ilegal se desfizer o movimento mais recente do oponente. Xu mergulha em vários aspectos do jogo, incluindo o método de controle de tempo de Fisher, Forsythe-Edwards Notation, Cloud autotester e organização de projetos, avaliando e comparando bots usando classificações Elo, geração de movimento, avaliação estática e algoritmos de pesquisa, como alfa-beta, variação de princípio, poda de subárvore e tabelas de transposição. Ela também aborda a importância da infraestrutura de testes para otimização do programa e do arquivo eval.c, que contém heurísticas que avaliam cada quadrado do tabuleiro com base no tipo de peça e sua cor.

O palestrante também se aprofunda no aspecto de cobertura de laser do jogo, explicando o complicado sistema de gerar todos os movimentos possíveis para uma posição com base na cor do jogador usando uma declaração while-true. Eles também explicam a importância da correção no código e como testá-la, sugerindo a conversão da representação para garantir a correção antes da otimização do desempenho. O palestrante também discute a grande flexibilidade fornecida pela interface Leiserchess UCI, que permite aos usuários editar tabelas e comandos ao seu gosto, e garante aos espectadores que o código morto será limpo e quaisquer outros bugs devem ser relatados para serem corrigidos.

• 00:00:00 Nesta seção, Helen percorre as regras do jogo Lesierchess e como jogá-lo. O jogo é jogado por duas equipes, laranja e lavanda, com cada equipe tendo sete peões e um rei. O objetivo do jogo é atirar no rei da equipe adversária ou atirar no seu rei. O jogo tem dois tipos de movimentos, movimentos básicos e golpes. O jogo ainda tem uma regra Ko que torna um movimento ilegal se desfizer o movimento mais recente do oponente apenas voltando para onde o time adversário estava. Um empate ocorre se houver 50 jogadas de cada equipe sem que um peão seja eliminado, a mesma posição se repetir ou as duas equipes concordarem com o empate.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica o método de controle de tempo de Fisher usado no leiserchess. Cada jogador começa com um orçamento de tempo inicial e um incremento de tempo. No exemplo utilizado, cada jogador começa com 60 segundos e, ao finalizar a jogada, ganha 0,5 segundo a mais. Mas o limite de tempo real pode ser qualquer um. O orador então demonstra como jogar leiserchess pedindo ao público que sugira movimentos para a tangerina para acertar o peão em F5 enquanto evita contra-ataques. Porém, o locutor alerta para as sutilezas do jogo, como matar ingenuamente todas as peças, pois isso pode abrir o adversário.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Helen Xu discute a notação de Forsythe-Edwards como uma ferramenta para representar uma posição de xadrez usando uma string, que é útil para fins de depuração, permitindo voltar facilmente a uma posição específica. Ela também explica como ler logs de jogos de xadrez, onde detalha cada movimento e suas anotações correspondentes. Além disso, ela demonstra como usar o servidor de scrimmage para testar bots com outros times da turma, além de como desafiar outros times e visualizar as partidas disputadas.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, Helen Xu discute o autotester Cloud e a organização do projeto para Lesierchess. Enquanto o servidor de scrimmage permite apenas um jogo por vez, o autotester Cloud pode executar vários jogos e binários em um controle de tempo que pode ser personalizado de acordo com a preferência de cada usuário. A organização do projeto no repositório inclui os diretórios doc, auto tester, pgnstates, tests, player e webgui. O testador automático é um testador automático local Java usado para testar alterações localmente, enquanto no diretório de testes, as configurações podem ser especificadas para teste automático. Helen Xu também apresenta a interface peitoral universal (UCI), um protocolo de comunicação usado pela Lesierchess para interagir com o testador automático.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute como os bots serão medidos e comparados usando as classificações Elo, que é um sistema de classificação baseado no nível de habilidade relativo em jogos de soma zero. A classificação Elo não se baseia apenas no tempo, mas também nos nós por segundo pesquisados usando o UCI. O orador mergulha em mais detalhes sobre o jogo, como gerar movimentos, representação do tabuleiro e a estrutura usada para armazenar a posição. Além disso, o movimento é representado usando 28 bits, que incluem o tipo de peça, a orientação, a partir do quadrado, o quadrado intermediário e os dois quadrados. A implantação de referência gera todos os movimentos dependendo de quem é a vez iterando pelo tabuleiro e gerando todos os movimentos daquela peça em particular. O palestrante menciona o uso da função de depuração perft para garantir que a geração de movimentos modificados retorne os mesmos movimentos de cada posição.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute como determinar se uma jogada é boa por meio de avaliação estática, que gera uma pontuação baseada em uma posição usando heurísticas. As heurísticas incluem aquelas focadas no rei, peões e distância, e podem ajudar a determinar se uma posição é boa ou não. O palestrante também fala sobre como os programas de jogo usam árvores de busca para jogar e escolher a melhor jogada com base na avaliação. Para reduzir o número de nós, o palestrante detalha a busca por quiescência e a busca min-max, que podem melhorar a quantidade de nós avaliados e levar a um melhor desempenho.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute o algoritmo chamado alpha beta, que é usado durante uma busca de um nó com uma janela alpha beta. Se o valor da pesquisa cair abaixo de alfa, o movimento não é bom o suficiente e você continua pesquisando. Beta significa essencialmente que um lado está tentando maximizar e o outro está tentando minimizar. Portanto, se o valor cair acima do beta, então você gera um corte de beta, porque o oponente não deixaria você fazer esse movimento, pois seria bom demais. O palestrante então explica o princípio da pesquisa de variação, que assume que o primeiro movimento é o melhor, e você executa a pesquisa scout, também chamada de pesquisa de janela zero, nos movimentos restantes para verificar se eles são piores. Essa forma de busca é uma variação do algoritmo alfa-beta.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o conceito de poda de subárvore em algoritmos de busca minimax é discutido. A ideia por trás da poda de subárvore é remover as subárvores que possuem pontuações inferiores à melhor pontuação encontrada até o momento. Isso reduz o número de nós avaliados e agiliza o processo de busca. O adversário também busca a melhor jogada e tenta minimizar as pontuações do jogador. O equilíbrio entre maximizar a pontuação do jogador e minimizar a pontuação do adversário é crucial, e o objetivo é encontrar uma jogada que seja boa para o jogador e também algo que o adversário permitiria.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, Helen Xu explica o conceito de poda de variações principais, em que a suposição é feita de que a subárvore mais à esquerda é o melhor caminho e as primeiras saídas são tomadas se a suposição for verdadeira. Se a suposição for falsa, toda a subárvore deve ser pesquisada. A pesquisa Scout é usada para aplicar isso recursivamente a subárvores inferiores, com passagens iniciais para verificar suposições. Este método melhora a remoção e processa a maior parte da árvore do jogo com zero pesquisas na janela.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, aprendemos sobre otimizações de pesquisa para o programa Leiserchess. Uma das otimizações mais importantes é o uso de uma tabela de transposição para armazenar as posições encontradas anteriormente, o que economiza tempo ao evitar buscas desnecessárias. Outras otimizações incluem o uso de hash Zobrist para gerar hashes exclusivos para cada posição, a tabela de movimentos matadores para armazenar bons movimentos para que não precisem ser recalculados e poda de futilidade para ignorar movimentos de exploração que não aumentariam a pontuação alfa. A implementação de um livro de abertura melhor também é recomendada para armazenar as posições pré-computadas no início do jogo e economizar tempo na busca.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante discute algumas ferramentas úteis para otimizar um programa de xadrez, incluindo a abertura de livros e bancos de dados de jogos finais que podem ser pré-computados. É importante testar e ter uma boa infraestrutura de testes para poder inovar e progredir sem problemas de depuração. O uso de tabelas de transposição em programação paralela torna importante poder desativá-las para fins de teste e é recomendável fazer pesquisas de profundidade fixa durante o teste. No geral, ter uma boa infraestrutura de teste é crucial para progredir e evitar problemas significativos de depuração.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute o arquivo eval.c no projeto Leiserchess e como ele pode parecer complicado à primeira vista devido ao seu tamanho e complexidade. No entanto, à medida que os usuários se familiarizarem com ele, eles ganharão confiança para lidar com um código de tamanho decente. O arquivo eval.c contém heurísticas como p entre, p central, k face ek agressivo que avaliam cada quadrado no tabuleiro com base no tipo de peça e sua cor. A heurística p between determina se um peão está entre os dois reis, enquanto p central dá um bônus com base em quão perto o peão está do centro do tabuleiro. As heurísticas k face e k agressivas fornecem bônus com base na orientação do rei e sua distância do oponente e das bordas do tabuleiro.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o palestrante explica a cobertura do laser, que é um aspecto complicado do jogo. A cobertura do laser gera todos os movimentos possíveis de uma determinada posição dependendo da cor do jogador. Em seguida, ele fornece uma lista de movimentos e o falante explica como esse mapa desempenha sua função com uma declaração while-true. O caminho do laser rebate alguns peões enquanto desenha o caminho e aumenta a distância para cada quadrado. Após a geração do mapa, o processo é repetido, e a distância é dividida pela distância real do laser. Esse sistema complicado otimiza as iterações necessárias no método de avaliação para encontrar cada peça no tabuleiro, o que torna o processo mais lento, e o palestrante acrescenta que representar o tabuleiro de maneira diferente e afirmar que ambas as funções de conversão fornecem o mesmo resultado é uma boa maneira de fazer decisões de otimização.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção do vídeo, os palestrantes discutem a importância de manter o código correto e como testá-lo. Eles explicam que a conversão de uma representação para outra pode retardar o processo, mas é necessário garantir a exatidão antes de otimizar o desempenho. Uma maneira de testar a exatidão é acompanhar as contagens de nós e garantir que elas permaneçam as mesmas após fazer alterações. Eles também demonstram como executar o código e mostram a interface UCI em Lesierchess.c, que permite definir valores para várias coisas sem ter que recompilar o binário a cada vez. Por fim, eles analisam uma tabela de heurística e explicam como especificar valores para o autotestador.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o palestrante discute a grande flexibilidade que o jogo Leiserchess oferece para editar tabelas e comandos por meio da interface UCI. Isso permite que os usuários acessem e implementem quaisquer comandos que desejarem, incluindo novas heurísticas, e tenham controle sobre a análise e implementação. Embora exista algum código morto, o professor garante aos espectadores que ele será limpo e quaisquer outros bugs devem ser relatados para serem corrigidos. Por fim, ele afirma que, embora o projeto possa não ser divertido a cada minuto, no geral, ele proporciona muita diversão.

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Aula 20. Paralelismo Especulativo e Leiserchess

20. Paralelismo especulativo e Leiserchess

Neste vídeo do YouTube intitulado "20. Paralelismo especulativo e Leiserchess", o instrutor apresenta o conceito de paralelismo especulativo, que é essencialmente adivinhar preventivamente que certas tarefas podem ser executadas em paralelo e podem resultar em código mais rápido. No entanto, o palestrante adverte que esse código não é determinístico e só deve ser usado quando necessário, além de alertar contra o uso nos casos em que um código serial melhor poderia ser usado. Uma parte significativa do vídeo gira em torno da discussão de buscas alfa-beta paralelas, que envolvem a poda da árvore do jogo para otimizar o tempo de busca, e também fala sobre diferentes estruturas de dados e heurísticas usadas no processo de avaliação de algoritmos de busca, principalmente para evitar ciclos e inatividade procurar. O vídeo também aborda os benefícios do aprofundamento iterativo e como ele leva a uma melhor ordenação de movimentos para pesquisas, além de discutir o hash Zobrist, uma técnica de otimização usada em algoritmos de pesquisa envolvendo um valor de hash exclusivo para cada posição no tabuleiro de xadrez com as mesmas peças.

Este vídeo também discute várias técnicas de otimização para mecanismos de xadrez, como tabelas de transposição, reduções de movimentos tardios e uso de bitboards para geração de movimentos. O palestrante também fala sobre o tema "paralelismo especulativo e Leiserchess", onde aconselha os programadores a avaliar se um movimento afeta o caminho do laser e ir atrás da "cobertura do laser". O palestrante sugere deixar representações antigas no código e usar programas para testar as mudanças. Eles também desenvolveram uma heurística para medir o quão perto um laser está do Rei em Leiserchess. Mais sugestões de otimização incluem encontrar uma maneira melhor de avaliar a proximidade do oponente ao laser do jogador e otimizar a classificação dos movimentos. Por fim, é discutida a importância de refatorar e testar corretamente o código.

• 00:00:00 Nesta seção, o instrutor apresenta o conceito de paralelismo especulativo como uma forma de otimizar o código e torná-lo mais rápido. Isso envolve adivinhar que certas tarefas podem ser executadas em paralelo, mesmo que sejam inerentemente seriais, o que pode resultar em algum esforço desperdiçado se a suposição for incorreta. O instrutor fornece um exemplo de limite de uma soma e mostra uma otimização simples, encerrando antecipadamente se a soma parcial exceder um limite, embora isso introduza uma ramificação previsível que ainda pode tornar o código mais lento.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute como mitigar o problema de adicionar muito no loop interno ao operar em paralelo. Eles explicam que a mineração de tiras pode ser usada para substituir o loop de n iterações por um loop de n em quatro iterações por um loop interno de quatro iterações, ao mesmo tempo em que verifica se o limite foi excedido a cada quatro iterações para minimizar o custo de a conta. Para paralelizar um loop em curto-circuito, o alto-falante adiciona um sinalizador de cancelamento ao código e o usa recursivamente para verificar se a soma é maior que um limite e se não foi abortado antes de definir o sinalizador como verdadeiro. Ao verificar a bandeira antes de colocá-la, eles evitam uma corrida de determinação e impedem verdadeiras corridas de compartilhamento.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo discute o paralelismo especulativo, que é quando um programa prevê que precisará executar um trabalho paralelo e gera esse trabalho preventivamente. Este código não é determinístico e só deve ser usado para fins de desempenho quando necessário. É essencial redefinir o sinalizador de aborto e não gerar trabalho especulativo, a menos que haja pouca outra oportunidade para paralelismo e uma boa chance de que seja necessário. O vídeo adverte contra o uso de paralelismo especulativo nos casos em que um código serial melhor pode ser usado, pois essa abordagem geralmente leva a mais trabalho sem aceleração. Por fim, é referenciado um teorema que descreve que, para o paralelismo, a chance de o trabalho ser desnecessário deve ser menor que o número de processadores usados.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, a discussão gira em torno de buscas alfa-beta paralelas, que envolvem podar a árvore do jogo para otimizar o tempo de busca. Burkhardt Manin e seus alunos observaram que em uma árvore bem ordenada, o grau de cada nó é 1 ou máximo. A ideia deles era especular que o melhor movimento foi selecionado depois que o primeiro filho não conseguiu gerar um corte beta. Isso permite que as crianças restantes sejam revistadas em paralelo sem desperdício de trabalho. A heurística no código ajuda a garantir que as coisas sejam feitas na ordem correta, como usar o algoritmo de peso dos irmãos mais novos para selecionar o melhor movimento, mesmo que seja em uma profundidade menor. O algoritmo também aborta sub-computações quando elas se mostram desnecessárias.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute o mecanismo de subir na árvore periodicamente para verificar os ancestrais que foram abortados na paralelização e evitar o desperdício de trabalho. Eles sugerem ter um contador ou parâmetro vodu para determinar com que frequência verificar, porque puxar a árvore tem um custo. O palestrante também fala sobre as estruturas de dados utilizadas na busca como a tabela de transposição que pode causar corridas na paralelização. Eles sugerem replicá-lo para cada trabalhador ou bloqueá-lo para evitar corridas de dados. Por fim, o palestrante recomenda ter uma maneira de desativar a especulação e outras partes não determinísticas do código para depurar com mais facilidade.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre um programa que quase ganhou o Campeonato Mundial de Xadrez por Computador em 1999. Eles sugeriram uma mudança de regra com a qual todos concordaram, mas depois perderam para o famoso computador IBM Deep Blue. Eles estavam rodando em um supercomputador de 1824 nós no Sandia National Labs, e sua única derrota foi para o Deep Blue. Eles decidiram deixar haver uma corrida na tabela de transposição em seu programa sem incluir bloqueios para acessar a tabela porque isso tornaria o programa lento. Eles calcularam que as chances de uma corrida afetar o valor que eles escolheriam e, eventualmente, afetar o resultado do torneio eram baixas.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute três estruturas de dados que são importantes para a tomada de decisões na IA do xadrez. A primeira é a heurística "matadora", que rastreia os melhores movimentos em uma determinada profundidade de código e tende a ser repetitiva por natureza. A segunda é a tabela de "melhor movimento", que ordena todos os movimentos de ordem inferior com base em dados estatísticos. Ambas as estruturas de dados são compartilhadas e precisam ser gerenciadas adequadamente ao paralelizar o código. A estrutura de dados final é o livro de abertura, que pré-computa as melhores jogadas no início do jogo. No entanto, o palestrante sugere que há frutas penduradas mais baixas do que o livro de abertura e que, estatisticamente, a maioria dos jogos não dura o suficiente para que um livro de abertura seja benéfico.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante discute a estratégia de construção de livros de abertura em Leiserchess, um jogo onde as equipes tentam criar os bots enxadristas mais fortes. O palestrante observa que algumas equipes tiveram sucesso ao criar um livro de abertura forte que lhes permite vencer por meio de um começo fantástico. Eles também sugerem que é mais eficaz manter livros de abertura separados para cada lado, em vez de usar um para ambos. Além disso, o palestrante recomenda adicionar um pouco de aleatoriedade ao código para evitar a previsibilidade, mas adverte que não é necessário otimizar para isso durante o beta. Por fim, sugerem a estratégia de aprofundamento iterativo que envolve a realização de buscas em diferentes profundidades até que o controle de tempo expire. O palestrante observa que essa é uma boa estratégia, pois a quantidade de trabalho a cada profundidade cresce exponencialmente, mas as informações importantes são acumuladas durante as primeiras profundidades.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o vídeo investiga os benefícios do aprofundamento iterativo e como ele leva a uma melhor ordenação de movimentos para pesquisas. Ao passar pelo aprofundamento iterativo, a tabela de transposição pode armazenar as melhores informações de ordem de movimento para todas as posições intermediárias, tornando a poda mais eficaz em uma profundidade mais profunda. Além disso, ao fazer o aprofundamento iterativo, também fornece um bom mecanismo de controle de tempo. O vídeo também aborda o banco de dados do jogo e por que criar um banco de dados de final de jogo é benéfico, ao mesmo tempo em que discute como evitar o ciclo em um banco de dados de final de jogo armazenando a distância para acasalar em vez de um valor booleano simples.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante discute diferentes heurísticas usadas no processo de avaliação de algoritmos de busca, particularmente para evitar buscas cíclicas e quiescentes. O palestrante menciona a importância de manter a distância para vencer e evitar o ciclismo, buscando uma distância de vitória que seja um a menos que a distância atual. Outra heurística usada é a poda de movimento, onde ficar parado geralmente não é tão bom quanto fazer um movimento, e poda sem movimento, onde o movimento nulo é aplicado para simplificar a busca quando uma posição é tão boa que mesmo não fazer nada resultaria em uma vitória . O palestrante também discute Zoogs Wang no xadrez e como as extensões de movimento são usadas na busca de mentiras no xadrez quando há apenas um movimento forçado.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre o uso de uma tabela de transposição em um algoritmo de busca, que na verdade é um dag (gráfico acíclico direcionado) já que a mesma posição pode ser alcançada através de movimentos transpostos. A tabela de transposição armazena as pontuações de qualidade determinadas pela profundidade pesquisada para estabelecer o valor de um movimento para evitar a busca na mesma posição novamente. É crucial não usar movimentos de qualidade muito baixa, pois isso não permitirá uma pesquisa completa e o valor armazenado pode ser menos preciso. Além disso, um código especial é usado para armazenar as posições de mate calculadas pela subtração de um número muito grande da profundidade para chegar ao mate. O hashing de Zobrist, uma técnica de otimização usada em algoritmos de busca, também é discutido envolvendo um valor de hash único para cada posição no tabuleiro com as mesmas peças.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o professor Leiserson explica o conceito de hash Zobrist, que é usado para atualizar com eficiência uma função hash que representa a posição de diferentes peças em um tabuleiro de xadrez. A função hash envolve a geração de uma tabela de números aleatórios correspondentes a diferentes combinações de tipo de peça, linha, coluna e orientação. A função hash usa operações XOR para calcular o hash tomando o XOR dos valores de todas as peças e suas orientações. O hash Zobrist explora a propriedade XOR para remover partes da função de hash fazendo XORing do valor da parte que está sendo removida para obter o hash para as partes restantes. Isso permite uma atualização barata e eficiente da função hash com apenas duas operações XOR para qualquer movimento feito.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o palestrante discute várias técnicas de otimização para mecanismos de xadrez. Ele fala sobre a tabela de transposição, que armazena registros da chave Zobrist de um movimento, pontuação, qualidade e tipo vinculado, e envelhece os movimentos mais antigos. Além disso, ele menciona o conceito de reduções de movimentos tardios, em que movimentos menos promissores são pesquisados menos profundamente para economizar tempo. O palestrante também fala sobre a representação do tabuleiro e como o uso de bitboards pode acelerar a geração de jogadas e outros conceitos de xadrez usando truques de bits para realizar operações com eficiência, como deslocamento e contagem de bits.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o palestrante discute o tema "paralelismo especulativo e Leiserchess". Ele explica que uma das principais otimizações que podem ser feitas ao lidar com um laser é avaliar se um movimento afeta ou não o trajeto do laser. Além disso, o palestrante sugere ir atrás de "cobertura a laser", pois é muito caro. Ele também aconselha os programadores a deixar a representação antiga no código e colocar asserções que digam que as coisas são equivalentes e usar programas como o Perfectiy para saber se fizeram alguma alteração. Por fim, ele discute como o programa deve funcionar em termos de aproximar o laser do Rei e a importância da posição no jogo.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o palestrante discute uma nova heurística que eles desenvolveram para medir o quão perto um laser está chegando do rei de um oponente em Leiserchess. Eles avaliam cada movimento calculando a distância do laser ao rei, contando um para cada posição que ele se afasta e um valor extra se ele rebater em um oponente. Eles pegam o número mínimo que conseguem chegar a cada quadrado e usam um multiplicador para ponderar o quanto é bom estar perto do rei. Eles somam tudo e multiplicam por um multiplicador constante mágico para representar o valor como uma fração de um peão. O número resultante varia até cerca de quatro em média.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção, o palestrante discute várias maneiras pelas quais a eficiência do mecanismo de xadrez pode ser melhorada. Uma sugestão é encontrar uma maneira melhor de avaliar a proximidade do oponente ao laser do jogador, já que o método atual é computacionalmente caro. Outra área de otimização é a classificação dos movimentos, que também pode ser caro, especialmente se houver muitos movimentos para filtrar. O palestrante sugere encontrar uma maneira de otimizar a classificação para que apenas os movimentos relevantes sejam classificados e a classificação desnecessária seja evitada. O palestrante também menciona que mudar as representações para o tabuleiro pode ser um processo doloroso, mas existem alternativas à representação do tabuleiro de bits que podem ser mais eficientes.
  
  
• 01:20:00 Nesta seção, o vídeo discute a importância de refatorar o código e testá-lo adequadamente para garantir que as alterações sejam feitas corretamente sem quebrar o código. O palestrante sugere refatorar os acessos do quadro a uma chamada de função antes de modificá-la para facilitar a alteração da representação do quadro sem refatoração extensa. O teste adequado também é essencial para garantir que as alterações sejam corretas e não quebrem o código, e é importante tornar o código determinístico para evitar a imprevisibilidade. O palestrante também menciona uma próxima palestra de John Bentley como uma oportunidade valiosa para conhecer uma celebridade e aprender mais sobre o campo.

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Aula 21. Ajustando um Algoritmo TSP

Aula 21. Ajustando um Algoritmo TSP

Este vídeo do YouTube enfoca o problema do caixeiro viajante (TSP), um problema NP-difícil que existe há muitos anos. O palestrante passa por vários algoritmos e abordagens para otimizar o espaço de pesquisa e podar a pesquisa para tornar o algoritmo TSP mais rápido, como implementar um melhor algoritmo de spanning tree mínimo, habilitar a otimização do compilador e modificar o cálculo da distância para usar um algoritmo de pesquisa de tabela. A necessidade de limitar o espaço de pesquisa e pensar criativamente para otimizar a velocidade e o desempenho dos programas é enfatizada ao longo do vídeo, que fornece informações valiosas sobre como resolver o TSP e outros problemas relacionados.

Neste vídeo, o palestrante discute várias técnicas para otimizar o algoritmo TSP, como cache, avaliação preguiçosa e armazenamento de dados em uma tabela hash, enfatizando a importância dos dados empíricos sobre a intuição. Ele também compartilha sua experiência com a solução do problema TSP e a importância da engenharia de desempenho em sua profissão. O palestrante fornece informações sobre o processo de otimização de código, incluindo desenvolvimento incremental e geração recursiva, e incentiva o público a usar essas técnicas, pois são fáceis de implementar. Por fim, o palestrante expressa sua gratidão por buscar engenharia de desempenho e desenvolver algoritmos que aprimoram vários serviços do Google, bem como pelas amizades que fez ao longo de sua carreira.

• 00:00:00 Nesta seção, John Bentley apresenta o problema do caixeiro viajante (TSP), que é um problema NP-difícil que existe há muitos anos. Ele descreve sua experiência com o problema e como ficou viciado nele há mais de 40 anos. Ele então discute uma solução recursiva para enumerar todos os subconjuntos de um conjunto e explica o processo de contagem dos inteiros em um conjunto. Ele observa que esse método não generaliza bem, mas fornece princípios que ajudarão a desenvolver algoritmos cada vez mais rápidos para o TSP.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica como gerar todos os conjuntos de tamanho M recursivamente. A abordagem é começar com um conjunto de tamanho n-1 e enumerar todos os conjuntos de tamanho M com a adição de um zero no final. O número de conjuntos com um zero no final é calculado elevando 2 à potência de M menos um. O esboço recursivo é ilustrado com um exemplo em que cada subconjunto é contado regressivamente a partir do zero, adicionado com um no final. O código desse algoritmo é simples e pode ser implementado na maioria das linguagens de programação. O palestrante encoraja o público a fazer perguntas e falar, dizendo que sua criatividade pode ter sido eliminada pelo sistema educacional. O restante do vídeo aborda o problema do caixeiro-viajante e como desenvolver um algoritmo eficiente para ele.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre o Problema do Caixeiro Viajante (TSP) e sua importância como um problema prototípico em ciência da computação que foi um dos primeiros problemas a ser provado como NP-difícil. O palestrante conta uma anedota pessoal sobre como se interessou pelo problema quando seu colega discutiu suas dificuldades para resolver um TSP de 16 pontos em sua tese de doutorado. O palestrante discute como ele escreveu um programa para resolver o mesmo problema 20 anos depois, que se tornou um tópico popular em uma aula de algoritmos na Lehigh University, levando a novas explorações de como a engenharia de desempenho mudou em 40 anos.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante explica um algoritmo recursivo em um programa C simples para gerar todas as permutações fatoriais de n cidades para encontrar o melhor passeio. O fator de ramificação da árvore será 9 em cada nó, resultando em uma grande árvore para n=10 com 10 combinações fatoriais possíveis. O programa verifica a soma das distâncias entre as cidades para cada permutação e salva a soma mínima encontrada até o momento. O programa funciona corretamente, mas sua velocidade para n=10 não é clara.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute o tempo necessário para executar permutações e sugere várias maneiras de tornar o programa mais rápido. Ele explica como é rápido executar quatro permutações em um laptop rápido e como o tempo aumenta dramaticamente à medida que as permutações aumentam. Ele também considera maneiras de acelerar o programa, como escolher um início e ignorar todos os outros ou usar a paralelização. Além disso, ele menciona a possibilidade de otimizar o programa com compiladores, principalmente com GCC e -o3. Por fim, ele discute as vantagens de ter máquinas mais rápidas e tempo de CPU mais rápido.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute o quanto o algoritmo TSP pode se tornar mais rápido por meio de várias otimizações. Por exemplo, simplesmente ativar as otimizações do compilador pode resultar em um aumento de desempenho de até 25 vezes. Além disso, como o hardware melhorou ao longo dos anos, a otimização do kernel pode gerar uma velocidade de clock mais rápida, caminhos de dados mais amplos e pipelines mais profundos, resultando em uma aceleração de um fator de 150. Além disso, modificar o cálculo da distância para usar um algoritmo de pesquisa de tabela pode levar a um fator de aceleração de 2,5 a 3. No geral, embora a velha intuição sobre desempenho possa não ser mais verdadeira, cuidado a modelagem pode determinar os efeitos de várias otimizações no algoritmo TSP.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante explica diferentes maneiras de otimizar um algoritmo indutivo para calcular a mesma soma várias vezes para evitar calcular as mesmas partes repetidamente. O palestrante também mostra os tempos de execução dos quatro algoritmos e explica como ir mais rápido, como usar uma máquina melhor e utilizar cada fator de en para criar o tamanho do problema em um no mesmo período de tempo. Eles também explicam como resolver o problema do caixeiro-viajante e mostram que o passeio ótimo parece diferente em vários lados do problema. O palestrante conclui incentivando a solução do problema, apesar de seu longo tempo de execução.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante discute a magnitude do fatorial 52 e explica como ele é mais rápido do que qualquer função exponencial. Ele explica que é aproximadamente 2 elevado a 225 ou 10 elevado a 67, o que é um número enorme. Para colocá-lo em termos cotidianos, ele dá o exemplo de contagem regressiva de 52 nanossegundos fatoriais e dar um passo à frente a cada milhão de anos, eventualmente circulando o equador e pegando uma gota de água do Oceano Pacífico. Ele então enfatiza a necessidade de limitar o espaço de busca e podar a busca para resolver esses problemas de forma eficiente.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante apresenta um problema dado a ele por sua filha para resolver. O problema é encontrar todas as permutações dos 9 inteiros de 1 a 9 de modo que cada substring inicial de comprimento m seja divisível por M de forma que tudo seja divisível por 9. O palestrante sugere que você pense antes de escrever um programa para resolver o problema . Ele então discute um programa na linguagem de programação AWK que usa strings e procedimentos recursivos para gerar todas as permutações possíveis. Executar este programa levaria cerca de 49! complexidade do tempo.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante discute como otimizar o espaço de busca ao procurar uma string específica usando um programa. Ele demonstra isso por meio de um exemplo de localização de uma string com propriedades específicas, como ser divisível por certos números e conter certos números em posições específicas. Ao definir as propriedades que devem estar presentes na string vencedora, o espaço de busca pode ser significativamente reduzido de um terço de milhão para meio milhar de escolhas possíveis. Isso destaca a importância de podar a pesquisa para acelerar o processo. O palestrante enfatiza a necessidade de se pensar em como otimizar os programas em velocidade e desempenho.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante discute maneiras de podar a pesquisa para tornar o algoritmo TSP mais rápido. Uma maneira de podar a pesquisa é não continuar fazendo o que não funciona, ou seja, se a soma for maior que a soma mínima adicionando mais a ela, pare a pesquisa. Este método pode tornar o algoritmo mais rápido na mesma máquina levando menos tempo. No entanto, o palestrante também apresenta outras ideias para podar a pesquisa e obter um limite inferior, como calcular um caminho TSP ou uma árvore geradora mínima, que são mais poderosas, mas também mais caras.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute como melhorar o limite inferior para TSP implementando um melhor algoritmo de spanning tree mínimo, pois é onde a maior parte do tempo de computação é gasto. Ele usa o paralelismo com uma representação de máscara de bit do subconjunto de cidades para calcular o MST de forma rápida e eficiente. Embora o cálculo do MST leve um tempo n ao quadrado, esse método é um poderoso mecanismo de remoção que leva a uma velocidade mais rápida do programa. Após várias tentativas e superação de desafios, o programa passa de 17 segundos para 0 segundos, permitindo o processamento de conjuntos de dados maiores com facilidade.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o palestrante descreve seu experimento para otimizar o algoritmo TSP implementando avaliação preguiçosa, armazenando dados em uma tabela hash e usando um tour inicial melhor com uma pesquisa mais inteligente. Ele discute os benefícios do armazenamento em cache e como otimizar o desempenho do algoritmo experimentando e testando diferentes abordagens. O palestrante enfatiza que a engenharia de desempenho deve se basear em dados empíricos e que a intuição geralmente está errada. Ele também menciona a escalada do Monte Monadnock e a diferença entre algoritmos previsíveis e imprevisíveis.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante explica como tornar a pesquisa do algoritmo TSP mais inteligente, guiando-a mais rapidamente para a cidade inicial inicial, em vez de apenas usar um passeio aleatório. Usando uma ordenação por inserção simples e visitando primeiro as 30 cidades mais próximas, o espaço de busca pode ser podado, fazendo uma grande diferença. O palestrante conta que, em 1997, eles ficaram felizes em obter 230, mas em mais 20 anos, usando apenas a lei de Moore, eles poderiam obter um fator de 1.000. No entanto, combinando a lei de Moore e a tecnologia do compilador com todos os algoritmos, eles conseguiram chegar a 52. O palestrante enfatiza que tudo o que eles compartilharam pode ser alcançado com 160 linhas de código, e todas essas coisas estão dentro do escopo de prática de alguém que concluiu esta classe.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o palestrante discute várias técnicas para otimização de código, como cache, pré-computação e armazenamento de resultados para evitar trabalho desnecessário. Ele também enfatiza a importância do desenvolvimento de software incremental e o poder da geração recursiva. O palestrante menciona que algumas das técnicas que ele discute são abordadas em um livro antigo que ele escreveu sobre ajuste de código, mas algumas das ideias ainda se aplicam hoje. Ele também menciona que usou muitas ferramentas nos bastidores, como profilers e modelos de custos, para realizar experimentos e estimar custos. Por fim, ele incentiva o público a explorar e usar essas técnicas, pois são fáceis de implementar na prática.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção, o palestrante discute vários tópicos, desde a poda alfa-beta até o problema de colisões de hash. O palestrante também compartilha sua experiência de resolver o Problema do Caixeiro Viajante com seu colega no início dos anos 90. Conseguiram resolver o problema de 48 capitais e ficaram em êxtase. O palestrante também enfatiza a importância da engenharia de desempenho em sua profissão e menciona seu envolvimento em vários sistemas computacionais, incluindo gerrymandering automatizado e codificação de chamadas telefônicas. No geral, a seção fornece informações sobre a vasta experiência do palestrante em programação de computadores e suas perspectivas sobre várias técnicas e problemas.
  
  
• 01:20:00 Nesta seção, o palestrante expressa sua gratidão por seguir a engenharia de desempenho como um modo de vida. Ele menciona que isso lhe permitiu desenvolver algoritmos que aprimoram vários serviços do Google, o que foi imensamente satisfatório e gratificante para ele. O palestrante também expressa sua gratidão pelas amizades que fez ao longo de sua carreira e espera que a engenharia de desempenho possa ser tão boa para os outros quanto foi para ele.

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Aula 22. Otimização de Grafos

Aula 22. Otimização de Grafos

O vídeo discute o conceito de gráfico, várias formas de representá-lo e técnicas de otimização para melhorar a eficiência dos algoritmos de gráfico. O palestrante explora aplicações de gráficos em relações de modelagem e encontrando o caminho mais curto ou a maneira mais barata de chegar a um destino, juntamente com formas ideais de armazenar gráficos na memória para adicionar, excluir ou escanear arestas. O vídeo também aborda a otimização do desempenho do cache em buscas de grafos usando vetores de bits, junto com a implementação do algoritmo de busca paralela em largura com somas de prefixo para filtrar valores negativos. Por fim, o palestrante fala sobre seus experimentos em um grafo aleatório com dez milhões de vértices e cem milhões de arestas, enfatizando a importância do determinismo no código para garantir confiabilidade e consistência.

O vídeo também discute várias técnicas de otimização de grafos, incluindo a implementação do operador min direito, código BFS paralelo determinístico, técnica de otimização de direção e compactação de grafos. A técnica de otimização de direção envolve uma abordagem de baixo para cima para explorar as arestas de entrada quando a fronteira é grande e foi aplicada a outros algoritmos de grafos, enquanto a compactação de grafos visa reduzir o uso de memória codificando as diferenças entre arestas consecutivas e reduzindo o número de bits usados para armazenar esses valores. Além disso, o vídeo enfatiza a importância de testar as otimizações em diferentes tipos de gráficos para determinar onde funcionam bem e onde não funcionam.

• 00:00:00 Nesta seção, o instrutor apresenta o conceito de gráfico e explica várias maneiras de representá-lo e usá-lo para modelar relacionamentos entre objetos. Exemplos incluem redes sociais, redes de proteínas e a rede mundial de computadores. Os vértices e arestas podem ser ponderados e direcionados e podem ter metadados e tipos. O instrutor também apresenta aplicações de gráficos para encontrar o caminho mais curto de uma cidade para outra ou a maneira mais barata de chegar a um destino. Por fim, a palestra aborda técnicas de otimização de grafos, como compactação e reordenação, para melhorar a eficiência dos algoritmos de grafos.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante destaca várias aplicações de otimização de gráficos, incluindo consultas de redes sociais, como encontrar amigos em comum ou produtos de interesse, clustering para detecção de comunidade ou detecção de sites fraudulentos, conectômica para estudar a estrutura do cérebro, e segmentação de imagem em visão computacional. O palestrante também explica duas formas de representar um grafo na memória: a matriz de adjacência, que requer espaço de ordem N ao quadrado, e a representação de lista de arestas, que requer espaço de ordem M.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção do vídeo, foram discutidas as diferentes formas de representar um grafo, incluindo o formato de lista de adjacência e o formato de linha esparsa compactada. O formato da lista de adjacência envolve uma matriz de ponteiros, onde cada ponteiro aponta para uma lista vinculada que armazena as arestas desse vértice. Isso tem um requisito de espaço de O(n + m), mas pode ter problemas de desempenho devido ao acesso aleatório à memória. Por outro lado, o formato de linha esparsa compactada tem um uso de espaço de O(n + m) e permite o cálculo eficiente do grau de um vértice. Além disso, valores ou pesos nas arestas podem ser armazenados em uma matriz adicional.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o vídeo discute as compensações em diferentes representações gráficas, incluindo custo de armazenamento, digitalização do gráfico, adição de uma aresta, exclusão de uma aresta e localização de todos os vizinhos de um determinado vértice. A matriz de adjacência tem um custo de armazenamento de O(n^2), enquanto adicionar e excluir arestas é O(1). Para a lista de arestas, o custo é O(m) para escanear o grafo e O(1) para adicionar uma aresta. Excluir uma aresta é O(m). O grau de V é necessário para adicionar ou excluir uma aresta na lista JCU, com um custo de armazenamento de O(m+n). No pior cenário, adicionar uma aresta no formato de linha esparsa compactada pode custar até O(m+n). Encontrar todos os vizinhos de um determinado vértice é O(n) para a matriz de adjacência, O(m) para a lista de arestas e O(grau de V) para a lista de adjacências.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante aborda várias maneiras de representar gráficos, incluindo matriz de adjacência, lista de arestas, lista JCL e formato de linha esparsa compactada (CSR). Ele explica que o CSR é melhor para lidar com grafos esparsos em algoritmos estáticos onde não há necessidade de atualizar o grafo. Isso ocorre porque todos os vizinhos de um vértice são armazenados contiguamente na memória, facilitando a varredura. Ele também observa que os grafos do mundo real tendem a ser esparsos e têm uma distribuição de grau de lei de potência, o que significa que a maioria dos vértices tem um grau baixo e alguns têm um grau muito alto.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o instrutor discute a otimização de gráficos e a implementação do algoritmo de busca em largura. Com distribuição de grau distorcida em gráficos, a execução de um algoritmo paralelizado nos vértices pode resultar em problemas de desequilíbrio de carga devido ao número variável de arestas que eles possuem. O algoritmo de busca em largura é usado para visitar vértices em ordem de distância do vértice de origem, e a saída pode incluir relatar os vértices visitados na ordem em que foram visitados, a distância de cada vértice ao vértice de origem e gerar um árvore de busca em largura onde cada vértice na árvore tem um pai no nível anterior de busca em largura. O algoritmo serial BFS inicializa distâncias até o infinito, cria uma estrutura de dados de fila, define a distância da rota como zero e a coloca na fila. O algoritmo continua iterando até que não haja mais vértices na fila. O trabalho necessário para este algoritmo é discutido em termos de N e M.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute a implementação de um algoritmo BFS serial usando o formato de linha esparsa compactada. O algoritmo envolve a inicialização de duas matrizes, pai e Q, colocando um vértice de origem na fila e iterando pelos vizinhos do vértice atual. No entanto, a parte mais cara do código é acessar o pai do vizinho, o que constitui um acesso aleatório à memória. Isso resulta em uma falta de cache quase todas as vezes e pode levar a um desempenho mais lento. A matriz de endereços é acessada principalmente sequencialmente, exigindo apenas um acesso aleatório na matriz de arestas por vértice, tornando-a mais amigável ao cache. O trabalho geral do algoritmo é determinado como sendo da ordem M + N.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante discute a análise e otimização do desempenho do cache na otimização do grafo. A análise disseca como as faltas de cache ocorrem durante a inicialização sequencial de uma matriz, desenfileirando vértices da frente de uma fila, calculando graus e acessando matrizes de deslocamento e borda. A otimização envolve o uso de um vetor de bits para armazenar se um vértice já foi explorado, que é uma variável de um bit para reduzir erros de cache ao acessar uma matriz com informações do pai. Essa otimização reduz as perdas de cache ao acessar matrizes de arestas e vértices de em até n.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante explica como otimizar as pesquisas de gráficos usando vetores de bits para reduzir o número de faltas de cache. A otimização do vetor de bits envolve inicializar um vetor de bits chamado "visitado" de tamanho aproximadamente n acima de 32 e definir seus bits como 0, exceto para o vértice de origem. O código usa manipulação de vetor de bits para verificar os vizinhos visitados e definir os bits ao explorar um vizinho. O palestrante também apresenta uma implementação paralela de um algoritmo de busca em largura que opera em fronteiras e gera um ponteiro pai para cada vértice explorado. A implementação paralela precisa estar ciente de possíveis corridas quando vários vértices na fronteira tentam visitar o mesmo vizinho, e o balanceamento de carga é necessário para garantir que cada processador tenha aproximadamente a mesma quantidade de trabalho.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o instrutor demonstra como realizar uma pesquisa em largura paralela em um gráfico, começando por inicializar todas as entradas pai como uma negativa. O instrutor então define o vértice de origem como o índice 0 da fronteira e, embora o tamanho da fronteira seja maior que zero, itera sobre todos os vértices da fronteira em paralelo usando uma célula for loop. Eles definem a entrada "i-th" da matriz de graus para ser o grau do vértice na fronteira, realizando uma soma de prefixo nessa matriz. Em seguida, o instrutor percorre a fronteira novamente e verifica os vizinhos de cada vértice para ver se ele foi explorado, realizando uma comparação e troca para trocar o vértice com o valor original de negativo no pai do vizinho, caso ainda não tenha sido explorado .
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o vídeo discute um algoritmo paralelo de busca em largura (BFS), que opera em uma soma de prefixo para filtrar valores negativos em uma matriz, mantendo os não negativos, que são usados para gerar deslocamentos exclusivos para uma matriz de saída via soma de prefixo. O vídeo também analisa o trabalho e o alcance do algoritmo, afirmando que o número de iterações é limitado pelo diâmetro do gráfico, o trabalho por vértice é n e que o trabalho geral do algoritmo é teta de n mais M, correspondendo o trabalho do algoritmo serial.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre seus experimentos em um grafo aleatório com dez milhões de vértices e cem milhões de arestas e como eles testaram seu algoritmo em uma máquina de quarenta núcleos com hyper-threading bidirecional. Eles também explicam como o hyper-threading funciona e a importância de determinar se há não determinismo no código. Eles demonstram como o não determinismo pode ser corrigido pela implementação de processos determinísticos, como o uso do operador write min e valores negativos para vértices previamente explorados no código BFS. Fazendo isso, a árvore BFS final gerada pelo código será sempre a mesma, garantindo confiabilidade e consistência.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o apresentador discute a implementação do operador mínimo correto e os benefícios de usar um código BFS paralelo determinístico. O operador mínimo correto pode ser implementado usando um loop com comparação e troca e, embora ainda não seja completamente determinístico, produz uma árvore BFS consistente. O código BFS paralelo determinístico também é mais facilmente depurado e mais fácil de raciocinar sobre seu desempenho. O apresentador também apresenta a técnica de otimização de direção, que envolve um método de baixo para cima para explorar arestas de entrada quando a fronteira é grande e muitos vértices já foram explorados, economizando na travessia de arestas.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o vídeo discute o desempenho das abordagens top-down e bottom-up no BFS, conforme estudado por Scott Beamer em 2012. A abordagem top-down é mais eficiente para pequenas fronteiras, enquanto a bottom A abordagem ascendente é mais eficiente para grandes fronteiras. A escolha entre essas duas abordagens é baseada no tamanho da fronteira, com um limiar de n acima de 20 funcionando bem na prática. O vídeo também discute diferentes maneiras de representar a fronteira e compara o desempenho de três diferentes abordagens de travessia, incluindo a abordagem de otimização de direção, que é sempre mais rápida do que as abordagens de cima para baixo e de baixo para cima. A ideia de otimização de direção também é mais geral do que apenas BFS e foi aplicada a outros algoritmos de gráfico.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o palestrante explica duas técnicas de otimização de gráficos: otimização de direção e compressão de gráficos. A otimização de direção envolve a escolha entre implementação esparsa ou densa com base no tamanho da fronteira. A compactação de gráficos visa reduzir o uso de memória, codificando as diferenças entre arestas consecutivas e reduzindo o número de bits usados para armazenar esses valores por meio de códigos de comprimento variável ou códigos de K bits. Um problema com a decodificação de códigos de bit K é que envolve ramificações imprevisíveis, portanto, uma otimização envolve livrar-se do bit contínuo agrupando números inteiros que precisam do mesmo número de bytes para codificar e usando um byte de cabeçalho para armazenar o tamanho do grupo e o número de bytes necessários para decodificar cada inteiro. Isso aumenta um pouco o uso do espaço, mas reduz o custo da decodificação.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção, aprendemos que, para economizar espaço ao executar algoritmos em grafos do mundo real grandes, mas relativamente esparsos, devemos decodificar as arestas em tempo real enquanto executamos nosso algoritmo e codificá-las em blocos para evitar desequilíbrio de carga. Os experimentos mostram que esses esquemas de compactação economizam espaço e, embora sejam apenas um pouco mais lentos que a versão não compactada, eles se tornam mais rápidos que a versão não compactada quando executados em paralelo devido ao uso de memória. Por fim, as otimizações para gráficos podem funcionar bem para determinados gráficos, mas podem não funcionar bem para outros e, portanto, é importante testar as otimizações em diferentes tipos de gráficos para ver onde funcionam bem e onde não.

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Aula 23. Alto Desempenho em Linguagens Dinâmicas

Aula 23. Alto Desempenho em Linguagens Dinâmicas

Os desafios de escrever código de desempenho crítico em linguagens de tipagem dinâmica de alto nível são discutidos neste vídeo, com foco na linguagem de programação Julia. Julia visa fornecer recursos interativos de alto nível, ao mesmo tempo em que oferece o mesmo nível de desempenho de linguagens de nível inferior, como C e Fortran. A capacidade de Julia de escrever código genérico que funciona para vários tipos, metaprogramação integrada e caminhos de código otimizados o torna mais rápido que o Python em situações como a geração de grandes matrizes vandermonde e código otimizado para polinômios específicos em funções especiais. Além disso, os caminhos de código otimizados de Julia alocam caixas muito mais rapidamente do que o Python, tornando-o uma escolha melhor para lidar com estruturas de dados dinâmicos, como matrizes. Por fim, o vídeo discute os recursos de despacho múltiplo e inferência de tipo de Julia, permitindo que diferentes versões de uma função para diferentes argumentos e tipos sejam inferidos recursivamente.

Neste vídeo também explica como funciona o polimorfismo paramétrico no Julia e como ele permite criar infinitas famílias de tipos. Ao definir um tipo parametrizado, como um tipo de ponto com parâmetros para X e Y, e definir esses parâmetros para um subtipo de real, pode-se criar todo um conjunto de tipos que podem ser "instanciados" com um determinado subtipo. Além disso, o palestrante discute os recursos e as bibliotecas de Julia para implementação de encadeamento, coleta de lixo e paralelismo de memória distribuída, bem como sua ampla variedade de suporte a Unicode para identificadores. Além disso, é enfatizada a importância de se ter variáveis com nomes próprios e descritivos, e o palestrante menciona um projeto que está explorando a fusão da tecnologia Julia com a tecnologia Silk que pode levar a novos desenvolvimentos no futuro.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre os desafios de escrever código crítico de desempenho em linguagens de tipagem dinâmica de alto nível, como Python e Matlab. Embora essas linguagens sejam populares para computação técnica e exploração interativa, elas tendem a atingir um limite de desempenho quando se trata de escrever código de desempenho crítico. Como resultado, as pessoas tradicionalmente usam linguagens de baixo nível como Fortran ou C como uma solução para escrever código de desempenho crítico, mas isso cria um salto significativo na complexidade da codificação e na perda de generalidade. Em seguida, o palestrante apresenta a linguagem de programação Julia, que pretende ser tão interativa e de alto nível quanto o Python, ao mesmo tempo em que oferece o mesmo nível de desempenho que o C. Julia permite que os usuários escrevam código genérico que funcione para vários tipos e, enquanto foi lançado em 2013, sua recente versão 1.0 agora está estável e oferece o desempenho prometido.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute as diferenças de desempenho entre Julia e Python ao gerar uma grande matriz vandermonde. Enquanto Python depende de centenas de linhas de código C para gerar a matriz, o que leva um tempo significativo devido à complexidade do código, Julia pode gerar a mesma matriz com apenas dois loops aninhados e nenhuma declaração de tipo. Julia também possui técnicas integradas para metaprogramação ou geração de código, permitindo uma avaliação em linha muito otimizada para polinômios específicos em funções especiais. Em alguns casos, Julia pode ser duas a três vezes mais rápida do que as bibliotecas C e Fortran otimizadas para funções especiais.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute como linguagens de alto nível como Julia permitem truques de desempenho que seriam difíceis de fazer em linguagens de baixo nível. Ele explica como Julia pode ser rápida, comparando-a com Python e destacando a capacidade de Julia de ser completamente genérica enquanto permite a compilação de código em velocidades rápidas. O palestrante também demonstra como usar um notebook em Julia para calcular a soma de uma lista de números e compara a implementação em Julia com Python e C. Ele mostra como ferramentas de benchmarking podem ser usadas para coletar estatísticas e retornar o tempo mínimo para a implementação para correr.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de uma macro em Julia para reescrever uma expressão que configura um loop e o cronometra. Usando esse método, leva cerca de 11 milissegundos para processar 10 à potência de 7 números. Ele então passa para o benchmarking em Python, utilizando um pacote chamado pycall que permite que funções Python sejam chamadas de dentro de Julia. Ele observa que, embora a função sum do Python seja escrita em C e, portanto, tenha um desempenho relativamente bom, o fato de as listas do Python poderem ser compostas de itens de qualquer tipo significa que ela deve ser estruturada de forma a torná-la mais lenta do que C. Isso contrasta com para Julia, que permite a heterogeneidade sem comprometer o desempenho.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute os desafios de linguagens dinâmicas como Python quando se trata de alcançar alto desempenho em estruturas de dados como arrays. O palestrante observa que a combinação de um valor e uma marca de tipo para cada elemento de uma matriz torna difícil para uma implementação otimizada ler informações de tipo e dados para cada elemento da matriz sem realocar a caixa para a matriz. Eles destacam o uso de numpy, uma biblioteca projetada para melhorar o desempenho de arrays, como uma forma de otimizar as operações de array digitando e despachando valores semelhantes juntos.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute como um compilador Python rápido pode ser feito para o código Python. No entanto, falta a facilidade de fornecer um caminho rápido para verificar se todos os tipos são iguais em Python, o que significa que, a cada iteração do loop, ele deve alocar uma nova caixa para o resultado e procurar a função plus dinamicamente, tornando-o Mais devagar. Descobriu-se que o Python integrado era muito mais lento que o código C e NumPy. O tipo de array em Julia tem o tipo anexado a ele, tornando-o mais parecido com um array NumPy na memória, e o equivalente a uma lista Python chamada array de qualquer um foi considerado ainda mais lento que o Python puro. Julia otimizou seus caminhos de código para alocar muitas caixas muito mais rápido que o Python.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante demonstra como escrever código otimizado em Julia usando loops diretos que funcionam em qualquer tipo de contêiner e suportam uma função plus. A função é completamente genérica e funciona em qualquer coisa que possa ser repetida e tenha uma função plus. O palestrante também explica que a vetorização de loops não é o padrão porque a maior parte do código não pode ser autovetorizada, aumentando o tempo de compilação e o tamanho do código. Além disso, o código é testado com números complexos, uma matriz de quaternions e um conjunto de inteiros únicos, e funciona para todos eles. No geral, Julia é rápida devido a vários fatores.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante explica como a linguagem de programação Julia compila versões especializadas de funções, dependendo do tipo de argumento que está sendo passado para a função. Por exemplo, se a função f de x igual a x mais um receber um número inteiro de 64 bits, Julia compila uma versão especializada dessa função para esse tipo. O processo de passar dos tipos de entrada para os tipos inferidos da saída é chamado de inferência de tipo. O palestrante observa que Julia é uma linguagem dinâmica, então a inferência de tipo pode falhar e, se falhar, recairá em C.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante discute a inferência de tipos e dá exemplos de como ela pode funcionar recursivamente. Ele mostra como o compilador LLVM pode pegar uma função simples e otimizá-la em algumas instruções de máquina fazendo uma dobragem constante. Ele então demonstra como as declarações de tipo podem ser usadas para evitar erros e fazer algo chamado dispatch, que permite diferentes versões de uma função para diferentes argumentos. Ao definir diferentes métodos com base na hierarquia de tipos, ele mostra como uma função pode ter vários métodos.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante explica a hierarquia dos tipos em Julia, com "número" como tipo principal e "inteiro" e "Polo real" como subtipos. Ele também fala sobre o conceito de despacho múltiplo em Julia, onde um método é determinado não apenas pelo tipo do primeiro argumento, mas por todos os tipos de argumento. Essa generalização da programação orientada a objetos facilita a sobrecarga de uma operação que opera em tipos mistos e a escolha do método mais específico na hierarquia. O exemplo de uma função mais é usado para ilustrar este ponto.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante explica como adicionar diferentes tipos de valores, como um número real de precisão única ou um número complexo a outro valor. No entanto, adicionar diferentes tipos de valores - como um único número complexo de precisão a um membro de pares de precisão dupla - pode causar problemas com a propriedade de métodos. O palestrante fornece o exemplo da função de raiz quadrada e como seu valor de retorno deve ser estável para inferir corretamente o tipo do argumento. A inferência de tipo garante que o tipo do valor de retorno dependa do tipo da entrada e não do valor da entrada. O palestrante também menciona os desafios com a inferência de tipos em linguagens dinâmicas como Python e MATLAB, o que leva a uma queda no desempenho.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute como diferentes idiomas lidam com números complexos e aritmética inteira, e como a aritmética inteira padrão de Julia usa 64 bits, tornando-a menos propensa a transbordar do que linguagens com tamanhos de bits menores. O palestrante também fala sobre as vantagens de definir tipos personalizados no Julia, focando especificamente na definição de um tipo de ponto personalizado para vetores bidimensionais, o que pode ser mais rápido e eficiente do que usar um array para dois valores. O alto-falante passa por várias iterações para otimizar esse tipo personalizado, chegando finalmente a uma estrutura imutável com uma função de adição definida.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute as limitações de usar um tipo genérico para um objeto de ponto e os problemas de desempenho resultantes. Com o tipo de ponto genérico, as variáveis X e Y precisam ser ponteiros para caixas, o que resulta em busca significativa de ponteiros e verificações de tempo de execução lentas. Além disso, como o tipo é mutável, ele precisa ser armazenado como um ponteiro para um objeto na memória, o que leva a mais problemas de desempenho. Para resolver esses problemas, o palestrante propõe o uso de uma estrutura não mutável com tipos de argumento especificados para X e Y, o que melhoraria o desempenho permitindo que o tipo seja armazenado diretamente na memória em vez de um ponteiro para uma caixa.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o palestrante explica como o polimorfismo paramétrico funciona no Julia e como ele permite a criação de infinitas famílias de tipos. Ao definir um tipo parametrizado, como um tipo de ponto com parâmetros para X e Y, e definir esses parâmetros para um subtipo de real, pode-se criar todo um conjunto de tipos que podem ser "instanciados" com um determinado subtipo. Isso permite flexibilidade nos tipos de dados sem sacrificar o desempenho ou a generalidade. O compilador é inteligente o suficiente para armazenar esses tipos na memória consecutiva e otimizar funções de soma com loops apertados. Esses tipos parametrizados são adicionados à sintaxe de alto nível de Julia e eliminam a necessidade de escrever código C para otimização de desempenho.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o palestrante explica como Julia pode lidar com digitação mista, o que permite mais flexibilidade na programação. Desde que o sinal de mais seja usado para somar números, quaisquer dois tipos de números podem ser somados, sendo o tipo resultante determinado pelo tipo de retorno. Um exemplo é fornecido com números inteiros de 64 bits e float64s sendo adicionados. Além disso, o compilador conhece todos os tipos em uma matriz, permitindo a computação rápida de funções como sum. Embora os compiladores de vetorização possam ser limitados em sua capacidade de otimizar estruturas de dados mais complicadas, em Julia existem maneiras de usar estruturas e parâmetros para acelerar a computação. O palestrante destaca as principais opções de design no Julia que permitem compilação e inferência de tipos rápidas e especializadas.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção, o palestrante descreve alguns aspectos técnicos do Julia, como sua implementação de arrays e tipos parametrizados. Julia visa evitar a construção de muitos tipos privilegiados e, em vez disso, permite que o código do usuário seja tão bom quanto o código integrado. Julia tem tipos concretos, que são finais e não podem ter subtipos que possam causar erros. Por exemplo, um subtipo de uma matriz não seria uma matriz real desse tipo, mas poderia causar problemas com o compilador para uma função que usa essa matriz. O compilador usa LLVM para gerar código de máquina após várias passagens, incluindo análise, regravação de macro e inferência de tipo. Julia também possui recursos de metaprogramação, permitindo que os usuários alterem a sintaxe e reescrevam o código. A geração de código é possível com arrays multidimensionais, e as facilidades paralelas são menos avançadas do que linguagens como Silk, mas a linguagem não possui um bloqueio de interpretador global como Python.
  
  
• 01:20:00 Nesta seção, o palestrante discute os vários recursos e bibliotecas fornecidos por Julia para implementar threading, coleta de lixo e paralelismo de memória distribuída. Também são introduzidos o tipo BigNum e a biblioteca BigFloat, que permitem a manipulação de números grandes e precisos. O palestrante observa que Julia tem uma ampla variedade de suporte a Unicode como identificadores e permite o preenchimento por tabulação de caracteres LaTeX, o que pode ser útil ao digitar equações. O empréstimo desse recurso pelo Python também é mencionado.
  
  
• 01:25:00 Nesta seção, o palestrante discute a importância de ter variáveis com nomes próprios e descritivos em linguagens dinâmicas. Ele menciona que ter variáveis nomeadas em um formato específico pode tornar o código mais legível e fácil de entender. O palestrante agradece ao apresentador e menciona um projeto que está explorando a fusão da tecnologia Julia com a tecnologia Silk, o que pode levar a novos desenvolvimentos no futuro.

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Richard Feynman: As máquinas podem pensar?

Richard Feynman: As máquinas podem pensar?

No vídeo "Richard Feynman: as máquinas podem pensar?", Feynman argumenta que, embora as máquinas sejam melhores que os humanos em muitas coisas, como aritmética, resolução de problemas e processamento de grandes quantidades de dados, as máquinas nunca alcançarão pensamento e inteligência semelhantes aos humanos. As máquinas lutam para reconhecer imagens devido a complexidades como variações de luz e distância e, embora os computadores reconheçam padrões, eles não podem descobrir novas ideias e relacionamentos sozinhos. Feynman também discute a eficácia do uso de máquinas para previsão do tempo e outras tarefas complexas, citando o exemplo de um homem chamado Lumic que usou uma lista de heurísticas para vencer o campeonato naval na Califórnia. Para fazer máquinas inteligentes, Feynman sugere que os desenvolvedores evitem distorções psicológicas que evoluem sorrateiramente e, em vez disso, concentrem-se em encontrar novas maneiras de evitar o trabalho, já que as máquinas estão mostrando as fraquezas necessárias da inteligência.

• 00:00:00 Nesta seção de perguntas e respostas, Richard Feynman responde a uma pergunta sobre se as máquinas algum dia alcançarão pensamento e inteligência semelhantes aos humanos. Ele acredita que as máquinas nunca pensarão como os humanos porque são feitas com materiais diferentes e nunca farão as coisas da mesma maneira. No entanto, ele afirma que as máquinas são melhores que os humanos em muitas coisas, incluindo aritmética, resolução de problemas e processamento de grandes quantidades de dados. Ele argumenta que os humanos sempre tentam encontrar algo que possam fazer melhor do que as máquinas, como reconhecer padrões, o que tem sido difícil de colocar em um procedimento definido. No geral, Feynman oferece uma perspectiva interessante sobre as capacidades das máquinas e suas diferenças em relação aos humanos.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Feynman discute a dificuldade que as máquinas enfrentam no reconhecimento de imagens, principalmente em comparação com os humanos. Eles lutam para explicar as variações de luz, distância, inclinação e outros fatores que podem estar presentes em diferentes imagens. Enquanto os humanos podem facilmente comparar impressões digitais, as máquinas muitas vezes lutam com essa tarefa devido às complexidades de combinar perfeitamente as impressões digitais. Embora os sistemas de computador possam fazer coisas específicas que as pessoas podem fazer e reconhecer padrões, eles não podem descobrir novas ideias e relacionamentos sozinhos neste momento. O ser humano ainda leva vantagem sobre as máquinas em certas áreas, principalmente no domínio do reconhecimento, onde existem complicações que dificultam a comparação.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Richard Feynman discute a ideia de usar máquinas para previsão do tempo e outras tarefas complexas. Ele explica que os computadores podem fazer previsões mais precisas do que os humanos, pois podem analisar mais casos e variáveis em um ritmo mais rápido. Embora as pessoas tenham experimentado abordagens heurísticas para máquinas, é mais eficaz fornecer a elas um procedimento definido. Feynman cita o exemplo de um homem chamado Lumic, que usou uma lista de heurísticas para vencer o campeonato naval da Califórnia. A máquina da Lumic aprendeu com seus erros e se tornou mais eficaz com o tempo. O processo da máquina de aprender e selecionar a heurística mais eficaz fez com que parecesse inteligente.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, Richard Feynman discute uma máquina que estava sendo desenvolvida para resolver problemas e encontrar novas heurísticas. A máquina tinha vários bugs, um dos quais envolvia uma heurística que recebia crédito toda vez que a máquina encontrava uma solução. Isso fez com que a máquina usasse repetidamente essa heurística, levando a uma distorção nos resultados. Feynman sugere que, para fazer uma máquina inteligente, os desenvolvedores devem evitar a evolução sorrateira de algum tipo de distorção psicológica e se concentrar em encontrar novas maneiras de evitar o trabalho. Ele conclui afirmando que as máquinas estão apresentando as necessárias fraquezas da inteligência.

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De olho na IA: Ilya Sutskever

De olho na IA: Ilya Sutskever

Ilya Sutskever discute uma variedade de tópicos relacionados à IA neste vídeo. Ele compartilha seu interesse inicial em IA e aprendizado de máquina e descreve como sua colaboração com Jeff Hinton levou ao desenvolvimento da rede neural convolucional AlexNet. Sutskever também fala sobre os desafios e limitações dos modelos de linguagem, argumentando que eles fazem mais do que apenas aprender regularidades estatísticas e que representar ideias e conceitos é uma conquista importante. Ele também discute a necessidade de grandes quantidades de dados e processadores mais rápidos no treinamento de IA e sugere a possibilidade de uma forma de democracia de alta largura de banda, na qual os indivíduos inserem dados para especificar como os sistemas devem se comportar.

• 00:00:00 Nesta seção, Ilya Sutskever relata seu interesse inicial em IA e consciência, e como isso o levou a buscar o aprendizado de máquina, que ele via como o aspecto mais importante da inteligência artificial na época. Ele observa que, em 2003, a ideia de aprendizado por computador ainda era completamente inacessível, pois a maior conquista da IA na época era o Deep Blue, o mecanismo de jogo de xadrez. Sutskever então conta como conseguiu encontrar Jeff Hinton, professor da Universidade de Toronto, e começar a trabalhar com ele, o que acabou levando à colaboração deles na rede neural convolucional, AlexNet, em 2012.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção do vídeo, Ilya Sutskever fala sobre sua motivação inicial para contribuir com a IA e sua percepção de que treinar uma rede neural grande e profunda em um conjunto de dados grande o suficiente necessariamente teria sucesso na resolução de tarefas complexas, como visão . Ele discute como essa ideia levou ao sucesso da competição Imagenet e a importância das redes neurais convolucionais. Ele então fala sobre como o projeto GPT começou com a exploração da ideia de que prever a próxima palavra poderia levar ao aprendizado não supervisionado, que foi considerado o Santo Graal do aprendizado de máquina antes de ser totalmente resolvido. Eles estavam usando redes neurais recorrentes para esse fim até o artigo Transformer sair, o que lhes permitiu atingir seus objetivos.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Ilya Sutskever aborda as limitações de grandes modelos de linguagem, particularmente seu conhecimento contido na linguagem em que são treinados e a falta de compreensão subjacente da realidade. Ele também fala sobre como o dimensionamento e o aprendizado profundo forneceram a primeira maneira de usar a escala de forma produtiva e obter algo em troca, e como é importante o que você dimensiona. Sutskever sugere que, embora seja difícil falar sobre as limitações dos modelos de linguagem, é importante ter em mente o quanto estamos confiantes de que essas limitações que vemos hoje ainda estarão conosco daqui a dois anos.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, Ilya Sutskever discorda da ideia de que os modelos de aprendizado de máquina aprendem apenas regularidades estatísticas e não entendem a natureza do mundo. Ele argumenta que aprender regularidades estatísticas é uma conquista significativa e não deve ser subestimada. Ao prever e compactar dados, esses modelos obtêm uma compreensão mais profunda do mundo visto pelos dados, que incluem a lente do texto gerado por humanos. Embora os modelos de linguagem tenham algumas limitações na produção de bons resultados, eles são excelentes para aprender representações de ideias, conceitos e processos. Sutskever acredita que, ao melhorar o aprendizado por reforço a partir da etapa de feedback humano, é apenas uma questão de tempo até que possamos limitar a inclinação da máquina para alucinações e alavancar seu conhecimento para obter melhores resultados.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, Ilya Sutskever discute o loop de feedback no treinamento de rede neural, onde a interface de chat público do GBT pode fornecer feedback e gerar punição ou recompensa com base na interação do usuário. Ele menciona que essa abordagem pode ajudar a abordar a questão das alucinações nas redes neurais. Sutskever também comenta sobre o trabalho de Jana Kun sobre arquiteturas preditivas de incorporação conjunta e a ideia de um modelo mundial não linguístico subjacente a grandes modelos de linguagem. Ele diz que, embora a compreensão multimodal seja desejável, não é necessário entender o mundo visualmente ou por vídeo, pois alguns conceitos, como cores, ainda podem ser aprendidos apenas com texto. Sutskever oferece o exemplo de que as incorporações de rede de cores são semelhantes à percepção humana.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute uma afirmação feita em um artigo de que um dos grandes desafios é prever vetores de alta dimensão que tenham incerteza sobre eles, como prever uma imagem. Porém, o palestrante ressalta que os transformadores autorregressivos atuais já possuem essa propriedade e funcionam perfeitamente bem, citando o exemplo do trabalho da OpenAI no igpt, onde aplicaram um transformador em pixels e geraram imagens de forma complexa e sutil. O palestrante argumenta que modelos pré-treinados já possuem conhecimento da linguagem e dos processos no mundo que a produzem, incluindo representações comprimidas de pensamentos, sentimentos e interações das pessoas. Portanto, a questão de ensinar modelos sobre a realidade subjacente não é dar-lhes conhecimento, mas automatizar o processo, o que o palestrante sugere que poderia ser alcançado algoritmicamente.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, Ilya Sutskever discute o processo de ensinar modelos para se tornarem mais precisos em suas saídas, explicando que quanto melhor o modelo de linguagem, melhor o modelo generativo e quanto maior a fidelidade, mais ele captura o processo. Ele observa que os modelos agora têm o conhecimento de um “exército de professores”, que estão usando a assistência da IA para se tornarem mais eficientes no ensino do modelo. O processo de aprendizado por reforço envolve professores humanos revisando o comportamento do modelo para atingir um alto nível de confiabilidade. A Sutskever está focada em tornar os modelos mais confiáveis, controláveis e rápidos no aprendizado, garantindo que eles não tenham alucinações. Ele observa as semelhanças entre grandes modelos de linguagem e o cérebro humano e sugere que mais parâmetros e dados são necessários para lidar com modelos maiores.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, Ilya Sutskever discute a necessidade de grandes quantidades de dados no treinamento de IA e afirma que, embora atualmente seja necessário nos estágios iniciais do treinamento, pode ser possível aprender mais com menos dados com ideias criativas . Sutskever também menciona a necessidade de processadores mais rápidos para dimensionar modelos e o valor potencial dos custos se o resultado os superar. Sobre o tema da democracia e IA, Sutskever expressou incerteza sobre como os governos usarão a tecnologia para aconselhamento, mas sugere que um processo democrático envolvendo cidadãos fornecendo informações para redes neurais pode ser desejável no futuro.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, Ilya Sutskever discute o papel da IA na democracia, sugerindo que a IA pode abrir uma forma de democracia de alta largura de banda, onde os indivíduos têm a oportunidade de inserir dados para especificar como os sistemas devem se comportar. No entanto, Sutskever levanta questões sobre a capacidade da IA de entender e analisar todas as variáveis em uma determinada situação. Dado que mesmo as empresas de médio porte podem estar além da compreensão de qualquer indivíduo, ele sugere que a IA pode ser incrivelmente útil em praticamente qualquer situação, se construída da maneira certa.

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Matemática para Aprendizado de Máquina - Cálculo Multivariado - Especialização Online Completa

Matemática para Aprendizado de Máquina - Cálculo Multivariado - Especialização Online Completa

1. Este vídeo do YouTube faz parte da especialização online Multivariate Calculus, que visa fornecer uma compreensão intuitiva e gráfica dos conceitos essenciais do cálculo para dar suporte ao aprendizado de máquina. O vídeo abrange uma variedade de conceitos, incluindo diferenciação, regra da cadeia, regra do produto, funções de casos especiais e diferenciação parcial, e enfatiza a importância de compreender os fundamentos da matemática para aproveitar plenamente suas intrigantes aplicações. O vídeo também apresenta o cálculo multivariado, que nos permite aplicar o cálculo para navegar em espaços de alta dimensão e analisar dados multivariados usando diferenciação parcial e o conceito de derivada total.
   
   
2. O conceito de cálculo multivariado para aprendizado de máquina é explorado nesta série de vídeos. O jacobiano e o hessiano são introduzidos juntamente com técnicas de otimização e a regra da cadeia. As redes neurais são cobertas, com foco em treinamento e retropropagação. A série de Taylor é explicada como um método para aproximar funções, e o processo de criar aproximações de ordem superior usando cálculo multivariado é discutido. O vídeo destaca a importância desses conceitos na resolução de problemas complexos do mundo real.
   
   
3. A 3ª parte do vídeo cobre vários aspectos do cálculo multivariado, começando com a série de Taylor como ferramenta para aproximar funções como série polinomial para construir uma aproximação da função original em pontos próximos. Em seguida, passa para o método de Newton-Raphson, que usa apenas o gradiente para chegar à solução, e o conceito de grad, um vetor que combina álgebra linear e cálculo. Além disso, o vídeo explica o método dos multiplicadores de Lagrange, que é útil para resolver problemas de otimização com restrições. Por fim, o vídeo mostra como ajustar funções aos dados usando o método dos mínimos quadrados, que pode ajudar a revelar relações físicas e hipóteses entre variáveis. No geral, o vídeo fornece uma visão abrangente das aplicações práticas do cálculo multivariado no aprendizado de máquina.
   
   
4. Esta seção do vídeo discute como ajustar dados a uma função, começando com regressão linear e passando para modelos não lineares. A fórmula de descida mais íngreme para ajuste de mínimos quadrados não linear é introduzida, que é usada para minimizar a soma dos quadrados dos resíduos para modelos que são não lineares em funções e parâmetros. O vídeo também aborda a importância de gerar um bom palpite inicial para os parâmetros de ajuste e comparar visualmente o ajuste com os dados. O curso fornece uma compreensão introdutória do cálculo multivariado para aprendizado de máquina, desde a definição de uma derivada até suas aplicações em redes neurais e regressão linear.

Parte 1

• 00:00:00 Nesta seção, o instrutor apresenta o curso de cálculo multivariado para alunos de aprendizado de máquina. O curso visa fornecer uma compreensão do cálculo e suas aplicações usando gráficos e animações, tornando-o mais intuitivo e menos trabalhoso. O curso consiste em seis módulos que introduzem conceitos essenciais de cálculo, começando do básico e desenvolvendo aplicações interessantes nos módulos cinco e seis. O instrutor sugere focar nos detalhes e representar os conceitos graficamente para facilitar o entendimento, mas também fornecer links para descrições mais rigorosas para os interessados. Por fim, a seção enfatiza a importância de compreender os fundamentos enfadonhos da matemática, incluindo suas peculiaridades e notação, para aproveitar plenamente as aplicações interessantes da matemática, como o aprendizado de máquina.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o instrutor discute como a seleção de uma função é a essência criativa da ciência e como o cálculo nos permite extrair muito mais do que apenas velocidade de um gráfico de velocidade versus tempo para um carro. A aceleração é definida como o gradiente local e também pode ser plotada contra o tempo para criar um novo gráfico para análise. O instrutor mostra como um gráfico de velocidade constante teria um gradiente zero constante, enquanto um gráfico mais complexo teria pontos variados de gradiente positivo e negativo. Em última análise, o cálculo é apenas um conjunto de ferramentas para descrever a relação entre uma função e a mudança em suas variáveis, e nos permite investigá-las e manipulá-las.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o conceito de derivação da função de aceleração é discutido tomando a inclinação da função de aceleração em cada ponto, conhecido como solavanco do carro. O vídeo também explora a ideia da antiderivada ou do procedimento inverso, que está intimamente relacionado a algo chamado integral. A discussão então se move para a definição formal de uma derivada, definindo o conceito de gradientes com a ajuda da notação matemática. O gradiente de uma função linear é explicado usando a fórmula subida sobre corrida, onde tanto a subida quanto a corrida são as distâncias ao longo dos eixos vertical e horizontal, respectivamente. Finalmente, o conceito de como o esquema de notação limite pode ser usado para expressar o gradiente também é explorado.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o vídeo explica o conceito de diferenciação e como ele é usado para encontrar o gradiente de uma função. O processo envolve tomar o limite quando Delta X se aproxima de zero da expressão (f(x+Delta X) - f(x)) / Delta X, que dá a inclinação da reta tangente naquele ponto. O vídeo fornece exemplos de como encontrar o gradiente de funções lineares e quadráticas simples usando esse método, demonstrando a permutabilidade da regra da soma. Os gradientes resultantes são uma constante e uma função de x, respectivamente.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o instrutor explica a regra de potência para diferenciação. Se tomarmos uma função f de X igual a AX elevado a B e a diferenciarmos, o resultado será f traço de X igual a ABX elevado a B menos 1, o que é conhecido como regra da potência. O instrutor também menciona que a diferenciação pode se tornar tediosa para expressões longas e complicadas. Para acelerar o processo, podemos usar regras como as regras de soma e potência. O vídeo passa a explicar três funções de casos especiais que nos fornecem resultados interessantes quando diferenciadas. A primeira função é f de X igual a 1 sobre X, que mostra uma descontinuidade em x igual a 0. O instrutor aplica a expressão de diferenciação a essa função para investigar seu gradiente.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o vídeo discute algumas funções de casos especiais em cálculo. Primeiro, eles explicam uma função com a propriedade de que o valor da função é sempre igual ao valor de seu próprio gradiente. A função exponencial e elevado a X é a única função que satisfaz todos os critérios necessários. A seguir, o vídeo fala sobre as funções trigonométricas seno e cosseno e suas derivadas. O padrão de auto-repetição dessas funções pode lembrar a função exponencial. Por fim, o vídeo enfatiza que a diferenciação é um conceito simples e, mesmo que não seja possível trabalhar com toda a álgebra, basta procurar o gradiente de subida ou descida em cada ponto.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o vídeo explica a regra do produto, um atalho conveniente para diferenciar o produto de duas funções. A regra permite que os matemáticos evitem o tedioso processo de cálculo de derivadas ao lidar com funções relativamente simples. A regra é descrita através do uso de um retângulo onde um lado é a função f de x e o outro lado é a função g de x. O produto dessas duas funções nos dá a área do retângulo, que pode ser chamada de a de x. Ao dividir o retângulo em quatro regiões, são feitas alterações laterais com pequenas quantidades de Delta X e o menor retângulo que encolherá mais rapidamente pode ser ignorado. A expressão final para a derivada de a em relação a x é f de x vezes a derivada de G de X mais G de X vezes a derivada de f de x.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção do vídeo, o conceito da regra da cadeia é apresentado e usado para encontrar a taxa de variação da felicidade em relação ao dinheiro, relacionando as funções felicidade e pizza e pizza e dinheiro. A regra da cadeia é uma forma de fazer uma cadeia de relações derivadas e é particularmente útil para funções complicadas onde a substituição direta pode não ser uma opção. O vídeo então aplica a regra da cadeia às funções e obtém a função desejada da taxa de variação da felicidade em relação ao dinheiro. O vídeo termina discutindo os benefícios da regra da cadeia e visualizando como todas as regras de economia de tempo serão usadas no próximo vídeo.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, vemos um exemplo de como aplicar a regra do produto no cálculo a uma fração que é reescrita como um produto. O primeiro passo é reescrever a função como um produto, movendo o denominador para cima e elevando-o à potência de menos um. Em seguida, a função é dividida em duas partes separadas: G de X e H de X. A derivada de cada parte é calculada usando uma notação diferente e aplicando as regras de soma, potência e cadeia. Assim que tivermos as expressões derivadas para ambas as partes, podemos aplicar a regra do produto para obter a resposta final. A seção termina com um lembrete de que funções aparentemente intimidadoras podem ser facilmente domadas com as ferramentas certas, enquanto funções aparentemente simples podem ser desafiadoras, mas também divertidas de se trabalhar.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor apresenta o cálculo multivariado, que é uma extensão do conceito de diferenciação aprendido no módulo anterior. Com mais de uma variável para analisar, o cálculo agora pode ser aplicado para ajudar a navegar em espaços de alta dimensão. O instrutor explica as diferenças sutis entre o uso dos termos "multivariada" e "multivariada", embora a distinção não seja crítica. A discussão prossegue para esclarecer as sutilezas de variáveis e parâmetros no contexto de aplicações de cálculo. Em módulos futuros, o instrutor aplicará cálculo a alguns problemas interessantes de análise de dados.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante explica como usar a diferenciação parcial para encontrar a derivada de uma função em relação a cada uma de suas variáveis. Eles fornecem um exemplo de como encontrar a massa de uma lata dividindo sua área em diferentes partes e multiplicando essas partes pela espessura e densidade do metal. Eles mostram como encontrar a derivada parcial da massa da lata em relação a cada uma de suas variáveis (raio, altura, espessura e densidade) e explicam como usar o símbolo parcial curvo para diferenciar uma função de mais de uma variável. O palestrante conclui que a diferenciação parcial não é muito mais complicada do que o cálculo univariado e é um conceito essencial no aprendizado de máquina.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o conceito de diferenciação parcial é introduzido, e o tutorial usa o exemplo de uma função de três variáveis para ilustrar como encontrar derivadas parciais. Em seguida, o tutorial apresenta o conceito de derivada total e explica que ela é usada para medir as mudanças que ocorrem devido a uma pequena mudança em todos os parâmetros de uma função. O tutorial explica como calcular a derivada total e como usar a regra da cadeia para resolver problemas com muitas variáveis. Por fim, o jacobiano é apresentado como uma forma de trazer algumas das ideias da álgebra linear e transformar essas derivadas parciais em algo particularmente útil no contexto de otimização e aprendizado de máquina.

Parte 2

• 01:00:00 Nesta seção, o conceito de Jacobiano é explicado no contexto do cálculo multivariado. O jacobiano é uma expressão algébrica para um vetor que, ao receber coordenadas XYZ específicas, retorna um vetor apontando na direção da inclinação mais acentuada de uma função. O vídeo explora um exemplo bidimensional de uma função atraente e complicada com um gráfico de contorno para demonstrar esse conceito. Os vetores jacobianos são mostrados apontando para cima, afastando-se das regiões baixas e escuras e em direção às regiões altas e claras. Este exemplo claro em duas dimensões destina-se a dar aos espectadores confiança para problemas dimensionais superiores a serem explorados posteriormente no curso.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção sobre cálculo multivariado para aprendizado de máquina, o conceito de vetor jacobiano e matriz jacobiana é explorado. O vetor jacobiano é usado para encontrar o campo vetorial de uma função, onde a origem representa um máximo, mínimo ou sela, e a matriz jacobiana é construída para funções que usam um vetor como entrada e saída. Para funções lineares, a matriz jacobiana é um gradiente constante e pode ser usada para transformar coordenadas entre espaços vetoriais. Embora muitas funções no aprendizado de máquina sejam altamente não lineares, sua suavidade permite que cada pequena região do espaço seja considerada aproximadamente linear, e o jacobiano em cada ponto pode ser adicionado para calcular a mudança de tamanho.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, é introduzido o conceito de otimização em matemática, que se refere a encontrar valores de entrada para funções que correspondem aos valores máximos ou mínimos de um sistema. O processo de otimização é usado em uma variedade de cenários do mundo real, como planejamento de rotas, programação de produção e seleção de estoques. Para encontrar os máximos e mínimos de uma função simples, o jacobiano pode ser construído e seus valores determinados, mas para funções mais complexas, encontrar os valores ótimos pode ser mais desafiador. A analogia de um poço de areia com base irregular é usada para explicar o processo de encontrar o ponto mais profundo de um sistema usando o jacobiano.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção, o conceito de matriz Hessiana é introduzido para sistemas multivariados que podem ser pensados como uma extensão do vetor jacobiano. A matriz Hessiana é uma matriz quadrada N por n para uma função de n variáveis, onde n é o número de variáveis na função f. Para encontrar o Hessiano, podemos primeiro encontrar o Jacobiano e depois diferenciar seus termos novamente. A matriz Hessiana é simétrica na diagonal principal e pode ser usada para determinar se uma função é máxima ou mínima em um ponto. O determinante do Hessian é usado para determinar se uma função é um ponto de sela ou não.
  
  
• 01:20:00 Nesta seção, o vídeo discute as limitações de paisagens bidimensionais e os desafios que vêm com dimensões maiores, cálculos caros, recursos nítidos e funções ruidosas. O método das diferenças finitas é introduzido como uma técnica de aproximação para gerar soluções para problemas que podem não ter uma fórmula explícita. Ao dar pequenos passos em direções diferentes, o jacobiano pode ser aproximado usando essa abordagem, mas é importante encontrar o equilíbrio certo na escolha do tamanho dos passos.
  
  
• 01:25:00 Nesta seção, o vídeo começa com uma discussão sobre dados ruidosos e os desafios que surgem ao lidar com funções computacionalmente caras. O palestrante destaca que a abordagem mais simples para lidar com dados ruidosos é calcular o gradiente usando alguns tamanhos de passo diferentes e obtendo algum tipo de média. O vídeo apresenta o Módulo 3, onde a regra da cadeia univariada será atualizada para lidar com funções multivariadas. O palestrante simplifica a notação e explica que a regra da cadeia multivariável pode ser expressa claramente por meio do produto escalar de duas expressões derivadas multivariáveis. O vídeo conclui destacando que o restante das regras de economia de tempo já funciona para problemas multivariados, concluindo sua discussão sobre a forma generalizada da regra da cadeia multivariável.
  
  
• 01:30:00 Nesta seção, o vídeo aborda como a regra da cadeia funciona para mais de dois elos usando um exemplo univariado com três funções. O vídeo apresenta o caso multivariado, em que a regra da cadeia ainda funciona, mas com atenção adicional aos detalhes, como a matriz jacobiana. A derivada de F em relação a T é o produto do Jacobiano de F com o Jacobiano de X e o vetor derivado de U, levando a uma saída escalar. Este conceito é crucial para redes neurais artificiais e sua aplicação a problemas do mundo real.
  
  
• 01:35:00 Nesta seção, o vídeo apresenta a função matemática de uma rede neural. Uma rede neural é simplesmente uma função que recebe uma variável e devolve outra variável, onde ambas as variáveis podem ser vetores. Cada nó de uma rede neural é chamado de atividade, que consiste em um peso, um viés e uma função de ativação (representada pela letra grega Sigma) que dá às redes neurais sua associação com os neurônios do cérebro. O vídeo mostra como criar mais complexidade na rede adicionando mais neurônios e generalizando a expressão para receber n entradas, pesos, vieses e saídas, que podem ser representados em uma forma vetorial compacta. A peça final do quebra-cabeça é adicionar camadas ocultas de neurônios entre as entradas e saídas, que se comportam da mesma forma que as camadas anteriores.
  
  
• 01:40:00 Nesta seção, é introduzido o conceito de treinamento de redes neurais usando dados rotulados e retropropagação. O foco está em encontrar os pesos e vieses que permitem que a rede combine melhor as entradas de treinamento com seus rótulos, através da escolha de uma estrutura simples e, em seguida, atualizando gradualmente os pesos e vieses. Uma função de custo é definida e o gradiente de C em relação à variável W é usado para determinar a direção para atualizar os pesos e vieses. Além disso, é destacada a expressão da regra da cadeia para a derivada parcial do custo, que pode ser usada para navegar no espaço WB a fim de minimizar o custo da rede para um conjunto de exemplos de treinamento.
  
  
• 01:45:00 Nesta seção do vídeo, a série de Taylor é apresentada como uma abordagem para construir aproximações para funções. O vídeo fornece um exemplo de como a série de Taylor pode ser usada para aproximar os tempos de cozimento de frangos. O processo envolve fazer suposições sobre as propriedades do forno e do frango e usar uma série de funções mais simples para modelar a relação entre a massa do frango e o tempo de cozimento. O método da série de Taylor permite a derivação de uma função com a mesma inclinação e altura de um dos pontos do gráfico, mas à medida que se afasta do ponto de interesse, a aproximação torna-se pobre. O vídeo também explica que a série de Taylor pode ser chamada de série de potências e fornece uma expressão generalizada simples para uma série de potências.
  
  
• 01:50:00 Nesta seção, o conceito de série truncada e o processo de construção de funções por meio de aproximações são discutidos. Uma série de potências generalizadas é introduzida como uma série de potências crescentes de X. O método da série de Taylor permite a reconstrução de uma função em qualquer outro lugar, sabendo tudo sobre a função em um ponto. Este método só pode ser usado para funções contínuas bem comportadas. A melhoria gradual das aproximações para construir uma função é demonstrada graficamente com um exemplo. As primeiras aproximações são baseadas em apenas uma ou duas informações, enquanto mais informações são usadas para melhorar ainda mais as aproximações.
  
  
• 01:55:00 Nesta seção, o vídeo discute o processo de criação de aproximações de ordem superior de uma função usando cálculo multivariado. Ele começa encontrando as aproximações de primeira e segunda ordem usando informações como F(0), F'(0) e F''(0) para criar equações quadráticas. O vídeo passa a discutir as aproximações de terceira e quarta ordem, mostrando que os termos de ordem superior podem ser adicionados por partes, mantendo os mesmos termos de ordem inferior. O vídeo também observa que o coeficiente na frente do termo cúbico na aproximação cúbica resultou da diferenciação de um termo cúbico duas vezes. No geral, o vídeo demonstra a utilidade do cálculo multivariado na aproximação de funções complexas.

Parte 3

• 02:00:00 Nesta seção, o conceito de série de potências é ainda aplicado, onde diferenciamos a função “e elevado a x” termo a termo e encontramos algo satisfatório que permanece inalterado. A série de Taylor reconhece que não há nada de especial sobre o ponto x igual a 0 e diz que se você souber tudo sobre a função em qualquer ponto, poderá reconstruir a função em qualquer lugar. Partindo do ponto x igual a P, pode-se ajustar a equação alemã para permitir pontos de expansão arbitrários. O termo de ordem zero será uma linha horizontal que usa apenas o ponto F de P em todos os lugares, e para construir uma tangente à curva no Ponto P, temos que anotar todas as informações disponíveis e usar o gradiente da função.
  
  
• 02:05:00 Nesta seção, o palestrante apresenta a série de Taylor como uma ferramenta útil para aproximar funções como séries polinomiais. Ele demonstra como converter a série de Maclaurin para a forma geral da série de Taylor aplicando a segunda derivada em um ponto P e substituindo X por X menos P. A expressão da série de Taylor unidimensional resultante pode ser usada para reexpressar convenientemente funções como séries polinomiais. O palestrante também mostra como construir uma expansão em série de Maclaurin da função cosseno e usa este exemplo para explicar o padrão cíclico de cossenos e senos, a ausência de potências ímpares de X na série e o uso da notação de soma para descrever completamente a Series. A seção termina com um lembrete para ter cuidado ao lidar com aproximações de série e saber o domínio em que elas são aceitáveis.
  
  
• 02:10:00 Nesta seção, o palestrante discute como a série de Taylor pode ter dificuldades para lidar com uma função mal comportada como 1/X devido à sua descontinuidade em x=0, que leva a valores indefinidos. No entanto, indo para outro lugar, como x = 1, e aplicando a série de Taylor com uma notação de soma simples, uma sequência de aproximações aprimoradas para funções pode ser construída. O vídeo explora o erro esperado em uma aproximação e como usar a aproximação de primeira ordem para avaliar uma função próxima ao ponto P. O palestrante menciona que o erro pode ser calculado com precisão, fornecendo uma maneira de estimar a precisão de qualquer aproximação. .
  
  
• 02:15:00 aproximando a função original em um ponto próximo. Nesta seção, aprendemos sobre o termo de erro introduzido na aproximação de primeira ordem, que é da ordem de Delta x ao quadrado no caso de um número pequeno. Também vemos como a aproximação rise over run pode nos ajudar a construir a definição de uma derivada e o erro nela quando o segundo ponto permanece a uma distância finita de X. Em seguida, atualizamos a série de potências para sua forma multivariada mais geral no caso bidimensional, que fornece uma função bidimensional para aproximar a função original em um ponto próximo. No geral, esses conceitos desempenham um papel importante na aplicação de métodos numéricos na resolução de problemas.
  
  
• 02:20:00 Nesta seção, o instrutor descreve como construir expansões em série de Taylor para funções multivariadas. Uma aproximação de ordem zero é simplesmente uma superfície plana com a mesma altura que a função no ponto de expansão, enquanto a aproximação de primeira ordem incorpora a informação de gradiente nas duas direções. Para a aproximação de segunda ordem, temos três termos, todos derivados de segunda ordem, e para fazer essa soma, precisamos multiplicar nosso vetor Delta X pelo Hessian e novamente pela transposta do vetor Delta X. O instrutor explica que isso generaliza imediatamente de hipersuperfícies 2D para multidimensionais, fazendo uso de habilidades de cálculo e álgebra linear, bem como os conceitos jacobiano e hessiano.
  
  
• 02:25:00 Nesta seção, o narrador explica um método para ajustar uma equação a uma distribuição de alturas usando dois parâmetros, média e largura, em vez de transportar todos os pontos de dados. O processo envolve encontrar uma expressão para quão bem o modelo ajusta os dados e, em seguida, observar como essa qualidade do ajuste muda conforme os parâmetros de ajuste mudam. O narrador então apresenta o método Newton-Raphson, que envolve iterar para adivinhar uma solução para uma equação, avaliá-la, gerar uma nova estimativa e repetir o processo até que a solução seja alcançada. Este método é útil quando uma grande função multidimensional está sendo ajustada aos dados e resolvê-la analiticamente ou plotá-la é muito caro.
  
  
• 02:30:00 Nesta seção do vídeo, o método de Newton-Raphson é apresentado como uma forma de resolver equações usando apenas o gradiente para avançar em direção à solução. No entanto, o método às vezes pode criar problemas, como ficar preso em um loop ou divergir para valores malucos. Apesar disso, o método é um meio poderoso de iteração para uma solução. A próxima seção do vídeo se concentra em como aplicar esse método a funções com múltiplas variáveis, encontrando o vetor de gradiente e descendo uma colina em um gráfico de contorno. Eventualmente, isso permitirá a otimização e a localização do melhor ajuste para os parâmetros de uma função.
  
  
• 02:35:00 Nesta seção, o conceito de grad, um vetor que combina álgebra linear e cálculo, é explicado. Grad é definido como o vetor onde escrevemos DF por DX e DF por DY nas localizações X&Y do vetor. O gradiente direcional é introduzido como o produto escalar do grad F com um vetor unitário, que é paralelo ao grad F, e o valor máximo do gradiente direcional é o tamanho do grad F. A direção na qual o grad aponta é explicada como a direção de descida mais íngreme perpendicular às curvas de nível. Finalmente, o uso do gradiente para minimizar a diferença entre os valores dos dados e o ajuste do modelo é discutido.
  
  
• 02:40:00 dado é que X ao quadrado mais Y ao quadrado é igual a A ao quadrado, o que significa que os pontos que estamos olhando estão todos em um círculo com raio A. Para encontrar os máximos ou mínimos neste caminho, podemos usar o método dos multiplicadores de Lagrange. Isso envolve descobrir onde o vetor gradiente perpendicular ao contorno da função está na mesma direção, até um sinal de menos, que o vetor gradiente perpendicular ao caminho do círculo. Isso nos dará os pontos onde o contorno apenas toca o caminho, que é onde encontraremos os mínimos e máximos. Essa abordagem permite resolver problemas de otimização sujeitos a restrições, como encontrar o valor máximo ou mínimo de uma função ao longo de um determinado caminho.
  
  
• 02:45:00 Nesta seção, o conceito de multiplicadores de Lagrange é apresentado como uma ferramenta para resolver problemas de otimização com restrições. Um exemplo prático envolvendo uma restrição de equação circular e uma função multivariável é usado para ilustrar o uso de multiplicadores de Lagrange. As equações são configuradas e resolvidas para encontrar os valores máximo e mínimo da função dentro da restrição. A plotagem dos resultados em três dimensões mostra os pontos máximos e mínimos. Este método pode ser útil em problemas de otimização em aprendizado de máquina onde restrições estão envolvidas.
  
  
• 02:50:00 Nesta seção, o vídeo discute como otimizar funções e resolver problemas usando cálculo multivariado. É introduzido o método de Newton-Raphson que usa gradientes para estimar a distância a percorrer de uma suposição atual para uma solução para um problema, enquanto o vetor gradiente é definido como perpendicular às linhas de contorno e possui elementos iguais à diferença da função ao longo de cada eixo. O vídeo mostra como resolver um problema sujeito a uma restrição igualando a função gradiente à tangente da restrição, usando o método do multiplicador de Lagrange. A aplicação de cálculo multivariado pode ajudar a ajustar funções aos dados usando o método dos mínimos quadrados, permitindo que os dados sejam limpos, analisados e representados graficamente para revelar relações físicas e hipóteses entre variáveis.
  
  
• 02:55:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante explica como encontrar o valor ideal de m e c usando um R residual e uma medida de qualidade de ajuste chamada qui-quadrado. Ele define R como a diferença entre os itens de dados e sua localização prevista na linha e qui-quadrado como a soma dos resíduos quadrados. Ao traçar como será o qui-quadrado para vários valores possíveis de M e C, ele encontra o mínimo por volta de 215 e próximo a uma interceptação de 0. O mínimo é encontrado quando o gradiente do qui-quadrado é zero . O palestrante passa a explicar como resolver o problema explicitamente e depois mostra como fazê-lo por descida linear. Ele também explica como ter uma ideia das incertezas nos parâmetros de ajuste.

Parte 4

• 03:00:00 Nesta seção, o conceito de ajustar uma linha a alguns dados por meio de regressão é discutido, e o estimador qui-quadrado da qualidade do ajuste, que mede o desvio do ajuste dos dados, é apresentado. A importância de comparar visualmente o ajuste é destacada junto com o fato de que a interceptação depende do gradiente. O problema é reformulado como a localização do centro de massa em y na barra y para eliminar a incerteza no gradiente ao considerar o termo constante no ajuste. O vídeo continua falando sobre funções de ajuste que são arbitrariamente mais complicadas do que a regressão linear, e os parâmetros são ajustados aos dados usando mínimos quadrados não lineares, onde o qui-quadrado é calculado como a soma de todos os pontos de dados do diferença entre o YI e o modelo de XI com seus parâmetros a K, todos divididos por Sigma ao quadrado.
  
  
• 03:05:00 Nesta seção, o palestrante discute a fórmula de descida mais íngreme para ajuste de mínimos quadrados não linear, que é usado para minimizar a soma dos quadrados dos resíduos para um modelo não linear em funções e parâmetros de ajuste. O palestrante explica que esta fórmula é usada para atualizar o vetor de parâmetros de ajuste durante cada iteração até que o valor mínimo do qui-quadrado seja alcançado, que pode ser quando o gradiente do qui-quadrado for igual a zero ou quando o valor do qui-quadrado parar de mudar. Embora existam vários métodos para resolver esses tipos de problemas, a descida mais íngreme é o mais simples e é suficiente para encontrar o valor mínimo para um problema de ajuste de mínimos quadrados não linear generalizado.
  
  
• 03:10:00 Nesta seção sobre cálculo multivariado, o vídeo explica vários métodos para resolver problemas de mínimos quadrados não lineares, incluindo o uso do Hessian para convergência mais rápida, o método Levenberg-Marquardt para estabilidade e ajuste robusto para lidar com outliers. Em seguida, o vídeo demonstra como usar o MATLAB e o Python para executar o ajuste de curva de mínimos quadrados não linear, usando o exemplo de ajuste de uma distribuição gaussiana para dados de altura da população. Ele enfatiza a importância de começar com uma suposição sensata para os parâmetros iniciais para garantir que o algoritmo possa convergir para um mínimo significativo.
  
  
• 03:15:00 Nesta seção, o palestrante enfatiza a importância de gerar um bom palpite inicial e comparar o ajuste aos dados ao ajustar os dados às funções. Eles concluem a discussão sobre o uso de cálculo multivariado para otimizar funções e ajustar dados a funções, observando que é fácil computacionalmente ajustar funções em apenas algumas linhas de código em Python, MATLAB ou R. No entanto, o palestrante observa a importância de entender como os algoritmos funcionam sob o capô e como corrigi-los se algo der errado. O curso forneceu uma compreensão introdutória do cálculo multivariado para aprendizado de máquina, desde a definição de uma derivada até como ela pode ser aplicada em redes neurais e regressão linear, permitindo uma intuição sobre onde o cálculo pode ser útil.

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Série de alto-falantes ETL: Ilya Sutskever, OpenAI

Série de alto-falantes ETL: Ilya Sutskever, OpenAI

Em um vídeo do YouTube intitulado "ETL Speaker Series: Ilya Sutskever, OpenAI", Ilya Sutskever, cofundador e cientista-chefe da OpenAI, discute tópicos como grandes modelos de linguagem, a premissa por trás dos neurônios artificiais, a consciência na IA e a estrutura financeira da organizações de IA sem fins lucrativos. Sutskever enfatiza a importância do progresso técnico e de boas pesquisas para o sucesso da OpenAI e incentiva os alunos interessados em IA e empreendedorismo a explorar suas ideias únicas. Ele também prevê que as melhorias em várias camadas da pilha de aprendizado profundo e o treinamento especializado causarão um grande impacto no futuro. Por fim, os anfitriões agradecem a Sutskever por sua discussão perspicaz e o convidam para eventos futuros, ao mesmo tempo em que direcionam os espectadores ao site da Stanford e-corner para obter mais recursos sobre empreendedorismo e inovação.

• 00:00:00 Nesta seção, Ravi Balani apresenta Ilya Sutskever, co-fundador e cientista-chefe da OpenAI, que é conhecido como a mente fundamental por trás do lançamento do Transformer 3 (GPT-3) pré-treinado generativo de grande modelo de linguagem e seu produto acompanhante, Chat GBT. Balani explica o histórico de Sutskever como um imigrante russo-israelense que estudou matemática e ciência da computação em Israel e mais tarde obteve seu doutorado na Universidade de Toronto. Sutskever é creditado como o ímpeto por trás do AlexNet, que se tornou conhecido por iniciar a revolução de aprendizado profundo que levou ao atual cenário de IA. Sutskever então explica a premissa por trás do grande modelo de linguagem e como ele se inspira nos neurônios biológicos do cérebro humano.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Ilya Sutskever da OpenAI discute o desenvolvimento do algoritmo de retropropagação, a equação matemática que as redes neurais usam para aprender com a experiência. Ele explica que um grande modelo de linguagem é uma rede neural treinada para adivinhar a próxima palavra a partir de palavras anteriores no texto com alta precisão, e que a compreensão é operacionalizada por meio da otimização do erro de previsão. Sutskever sugere que os neurônios artificiais não são tão diferentes dos neurônios biológicos, e se pudermos imaginar isso, podemos ver que os humanos são capazes de fazer um bom trabalho em adivinhar a próxima palavra, assim como os atuais grandes modelos de linguagem. No entanto, ele adverte contra fazer comparações diretas entre humanos e redes neurais artificiais porque nossa compreensão do aprendizado humano ainda é limitada.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Ilya Sutskever, co-fundador da OpenAI, discute as diferenças entre a forma como as redes neurais aprendem e a forma como os humanos aprendem. As redes neurais são solidamente boas em matemática ou programação; no entanto, eles precisam de muitos dados para atingir esse nível de especialização. Por outro lado, os humanos podem entender algo profundamente, apesar de terem lido apenas um pequeno número de documentos. Quando se trata de discutir o ponto de singularidade em que as máquinas superarão o aprendizado e a adaptação humanos, Sutskever não sabe quando esse ponto ocorrerá. Avanços precisam acontecer, e a incerteza é grande. É complicado definir Consciência, mas é uma inevitabilidade que precisa ser testada em sistemas de IA.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, Ilya Sutskever, Chief Science Officer da OpenAI, discute o conceito de consciência na inteligência artificial. Ele sugere que a consciência é mais uma questão de grau do que um conceito binário e que os animais também podem ter uma forma reduzida de consciência em comparação com os humanos. Ele então passa a falar sobre a missão da OpenAI e as questões éticas em torno de sua decisão de mudar de uma organização sem fins lucrativos para uma organização com fins lucrativos com laços estreitos com a Microsoft. Ele reconhece sua responsabilidade direta nos avanços feitos pela OpenAI e como a ética desempenha um papel em sua tomada de decisão.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, Ilya Sutskever discute os prós e contras da IA de código aberto versus IA de código fechado. Embora a IA de código aberto evite a concentração de poder nas mãos de poucos, o que é desejável do ponto de vista do equilíbrio de poder, ela pode não ser ideal a longo prazo, pois os recursos de IA se tornam cada vez mais poderosos. Eventualmente, a segurança deve se tornar o driver óbvio e imediato para não abrir o código desses modelos. Além disso, a decisão de ir sem fins lucrativos versus com fins lucrativos não é direta, dado o custo significativo dos data centers, cuja maior parte do dinheiro do financiamento vai para os provedores de nuvem.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, Ilya Sutskever, co-fundador da OpenAI, explica a estrutura financeira de organizações sem fins lucrativos como a deles que lidam com inteligência artificial (IA). Essas empresas exigem grandes fundos para suportar grandes redes neurais, que não podem mais ser suportadas pelas universidades, pois seus custos se tornaram muito altos. Assim, organizações sem fins lucrativos como a OpenAI, financiadas por doações, oferecem às empresas de IA um caminho para contribuir com os acadêmicos. A estrutura financeira da OpenAI é única; não é uma corporação com fins lucrativos, mas uma "empresa de lucro limitado". A equidade na OpenAI é um título com uma obrigação finita para com os investidores. Depois de pago, o OpenAI torna-se novamente uma organização sem fins lucrativos. Embora possa parecer maluco, essa estrutura é essencial porque a IA está se tornando cada vez mais proeminente e pode ser mais benéfico para as empresas de IA apoiar investimentos sem fins lucrativos. A Microsoft é um dos investidores da OpenAI, e a OpenAI mantém discussões sobre AGI (Artificial General Intelligence) com eles, pois eles entendem o potencial da AGI e seu impacto no mundo.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, Ilya Sutskever discute o dever fiduciário da OpenAI e os riscos potenciais para os investidores. Ele distingue o OpenAI do DeepMind, pois o OpenAI é mantido por uma organização sem fins lucrativos que possui um GP ou um LP na seção com fins lucrativos. Além disso, Sutskever compartilha seus pensamentos sobre a necessidade de regulamentações governamentais e avaliações cuidadosas para redes neurais mais poderosas, a fim de fazer um progresso que seja sensato e tenha sido completamente verificado ou certificado. Em relação às obrigações éticas, ele reconhece a importância das obrigações cidadãs, mas prioriza o florescimento dos Estados Unidos onde reside.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o entrevistador pergunta a Ilya Sutskever, da OpenAI, sobre quais métricas eles acompanham como uma estrela do norte para seu sucesso. Sutskever diz que o principal KPI é o progresso técnico e fazer uma boa pesquisa, entender os sistemas, treiná-los melhor e controlá-los melhor. Ele acredita que a tecnologia central está no cerne do sucesso da OpenAI. Quando perguntado se o OpenAI seria um destino para as pessoas ou usado como parte da infraestrutura de back-end, Sutskever diz que a pergunta é difícil de responder, pois as coisas mudam tão rápido. Em termos de conselhos para estudantes interessados em IA e empreendedorismo, Sutskever recomenda que se apoie nas predisposições únicas de cada um e explore suas próprias ideias.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, Ilya Sutskever discute sua crença em confiar na intuição, especialmente valiosa no empreendedorismo, onde perspectivas únicas podem ser aproveitadas para aprimorar novas oportunidades. Quando questionado sobre o futuro do aprendizado profundo nos próximos cinco a dez anos, Sutskever prevê que o progresso continuará a ser feito no campo, talvez não por meio do foco anterior no dimensionamento, mas por meio de melhorias em várias camadas da pilha de aprendizado profundo . Ele também enfatiza o valor de identificar novas fronteiras em aprendizado profundo como uma via de contribuição e prevê que o treinamento de especialistas terá um grande impacto no futuro, mas somente após o estabelecimento de um treinamento generalista de redes neurais.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante discute a ideia de treinamento especializado e como isso já está acontecendo em algum grau, principalmente na comunidade de código aberto, onde as pessoas trabalham com modelos pouco potentes e precisam obter o máximo desempenho que possível. Ele acredita que a vantagem vencedora em IA será uma combinação de vários fatores, incluindo conjuntos de dados proprietários e um modelo básico capaz. Quando se trata de liberar a tecnologia de IA para pesquisadores e startups, ele sugere que abordagens intermediárias, como acesso a modelos, podem ser muito produtivas no estudo de redes neurais que possuem uma grande e complicada área de superfície de comportamento. Por fim, o palestrante compartilha que o impacto da integração da IA na OpenAI é um ligeiro aumento na produtividade, mas não levou a uma mudança dramática na dinâmica da equipe.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, os anfitriões agradecem a Ilya Sutskever por sua discussão perspicaz sobre inteligência artificial e aprendizado profundo. Eles o convidam para eventos futuros e lembram o público sobre as próximas sessões de ETL com líderes do setor. Eles também direcionam os espectadores para o site da Stanford e-corner para obter mais recursos sobre empreendedorismo e inovação.