Машинное обучение меняет будущее управления цепочками поставок. Согласно недавнему исследованию Mckinsey Global Institute, передовые технологии искусственного интеллекта могут обеспечить глобальный экономический эффект в размере 10–15 трлн долларов во всех сегментах отрасли. Недавно Gartner прогнозировала, что к 2020 году 95% поставщиков услуг по планированию цепочки поставок будут полагаться на контролируемое и неконтролируемое машинное обучение в своих решениях. Увеличение затрат,..

Большие данные могут дать важную информацию о бизнес-процессах и открыть возможности для сокращения расходов и повышения эффективности. Эту платформу предлагают многие ИИ-стартапы Наука о данных — это будущее искусственного интеллекта. Поэтому очень важно понимать, что такое наука о данных и как она может повысить ценность вашего бизнеса. Наука о данных:- Термин Наука о данных упоминается как: - «Способность получать данные — понимать их, обрабатывать, извлекать из..

Алгоритмы обучения без учителя помогают интерпретировать сложные данные. Неконтролируемое обучение является частью алгоритмов машинного обучения. В неконтролируемом обучении машина сама идентифицирует различные шаблоны. Неконтролируемое обучение использует алгоритмы искусственного интеллекта для выявления различных моделей из данных, поскольку здесь точки данных не классифицируются и не классифицируются. Таким образом, алгоритмы здесь должны категоризировать и идентифицировать..

Алгоритм дерева решений — один из самых простых и популярных алгоритмов прогнозирования результата. Алгоритм дерева решений является частью алгоритма контролируемого машинного обучения. Здесь задача представлена ​​в виде дерева для предсказания результата. Этот алгоритм направлен на создание модели, которая должна предсказывать значение целевой переменной, и для этой цели он представлен в виде дерева решений. Он используется для задач классификации, а также для задач регрессии...

Алгоритмы машинного обучения чрезвычайно полезны при анализе данных для повышения эффективности бизнеса. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Благодаря своим возможностям помогать машине идентифицировать различные шаблоны с помощью алгоритмов для изучения их на основе данных, это стало очень важным аспектом для предприятий и организаций. Поскольку почти каждая отрасль применяет его, чтобы использовать свои навыки и извлекать из них выгоду. Машинное обучение..

U-Net сделала сегментацию изображений более мощной. U-Net — это сверточная нейронная сеть, которая используется для сегментации изображений. Основной целью разработки U-Net была сегментация изображений для биомедицинских приложений Олафом Роннербергером, Филиппом Фишером и Томасом Броксом в 2015 году. Но сегодня ее применение не ограничивается только этим, она оказалась чрезвычайно полезной в различных областях, таких как геология, экология, картография, геофизика и некоторые..