Как они собираются дополнять друг друга? ИИ сыграл решающую роль в текущей работе Web 2.0. Хотя ИИ помог пользователям в поиске новостей, продуктов и друзей с помощью целевой рекламы, он также позволил использовать некоторые из текущих дисфункций Интернета, такие как дезинформация или экстремальный контент. Затем появился Web 3.0, в основе которого лежали фундаментальные идеи децентрализации, открытости и повышенной полезности для пользователя. Web3 позволяет базовым функциональным..

Пришло время финансовым учреждениям извлечь выгоду из потенциала AIML Модели машинного обучения и глубокого обучения привели к огромным изменениям в основных отраслях, поскольку они позволяют принимать более быстрые, разумные и эффективные бизнес-решения. Банки входят в число организаций, которые своими глазами увидели эти изменения. BCG подсчитала, что предприятия и банки, внедряющие ИИ, могут увеличить свою прибыль на 15–20% за один-два года. По данным McKinsey, технологии..

Как MLOps меняет обрабатывающую промышленность? Модели машинного обучения представляют собой сложные сущности. Мы доверяем этим моделям принятие важных решений и, возможно, доверяем им нашу жизнь, поскольку автономные транспортные средства начинают входить в практику. Однако чаще всего эти модели развертываются, а затем забываются группами специалистов по обработке и анализу данных после того, как они переходят к следующему проекту, и компания узнает о критической ошибке только после..

Сосредоточение внимания на данных и их обслуживание — это способ разработать лучшую и более ответственную систему AI/ML. Аамар Хуссейн, директор по данным Azure в Microsoft, посетил всемирный веб-семинар по искусственному интеллекту, чтобы объяснить, почему данные должны быть в центре внимания вашего следующего проекта искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот несколько основных моментов его выступления! Смотрите его выступление на нашем сайте и YouTube-канале . Почему..

Как мы можем эффективно отслеживать модели машинного обучения? Карл Хэндлин, бывший руководитель отдела данных и искусственного интеллекта в Rappi, а в настоящее время соучредитель и технический директор Trully, посетил всемирный вебинар по искусственному интеллекту, чтобы обсудить мониторинг моделей машинного обучения в производстве. Вот несколько основных моментов его выступления. Смотрите его выступление на нашем сайте и канале YouTube . 3 группы проблем ML в производственной..

Статья Дэвида Чербака, бывшего главного редактора журнала Forbes В августе 2022 года Wow AI , глобальный поставщик высококачественных данных для обучения ИИ, пригласил группу экспертов для обсуждения роли данных в ИИ, почему он находится в центре внимания в последние годы, а также риски. и этика ИИ. Пять экспертов: Дэвид фон Доллен, бывший глава отдела искусственного интеллекта Volkswagen North America Патрик Бангерт, вице-президент по искусственному интеллекту в Samsung SDS..