Risorse Piattaforme MLOps

Vediamo migliaia di immagini ogni giorno, online e nel mondo reale. È probabile che le immagini siano state modificate in qualche modo prima di essere rilasciate nel mondo. 

Ricordi Sophia, l'umanoide che è apparsa al late-night show con Jimmy Fallon?

L'intelligenza artificiale generale (AGI) potrebbe essere la cosa migliore o peggiore che ci sia mai capitata.

Insegnare ai computer l'ABC del cervello umano.

I dati grezzi non hanno senso. Renderli pronti per il business richiede molto tempo, risorse e, naturalmente, caffè. 

Raising the level of behavioral intelligence in computers.

Il mondo è pieno di conferenze, luci brillanti, sedie relativamente comode e volti amichevoli. Aggiungi del cibo decente e avrai un'esperienza complessivamente fantastica. Il mese scorso, ho avuto il piacere di partecipare a Rev 3 di Domino Data Lab nella Grande Mela, che non ha deluso. Oltre alla compagnia e ai gadget, ho appreso degli aggiornamenti sui loro prodotti e sul più ampio spazio del machine learning (ML), che condividerò qui.  

Se usi uno smartphone, probabilmente ti sei imbattuto nell'intelligenza artificiale ristretta.

L'intelligenza artificiale (AI) si è intrecciata nel tessuto di molti tipi di software sfruttando i dati per produrre approfondimenti rilevanti ed eseguire compiti ripetitivi; e il software di ricerca finanziaria non fa eccezione. AI per la ricerca finanziaria  Il software di ricerca finanziaria aggrega dati e documenti su argomenti selezionati dagli utenti affinché gli analisti possano utilizzarli nel loro processo di selezione degli investimenti. I professionisti dei servizi finanziari utilizzano questo software per valutare correttamente gli investimenti in base alla quantità di rischio accettabile. L'AI è fondamentale per ridurre il tempo necessario per aggregare informazioni e dati rilevanti da fonti affidabili e fare investimenti oculati. 

Come molte altre innovazioni tecnologiche avanzate, l'IoT è all'avanguardia dell'innovazione.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono termini di tendenza nella sfera tecnologica che spesso - e in modo errato - vengono usati in modo intercambiabile.

Le notizie sono state inondate di storie sui negozi fisici che chiudono a un ritmo sorprendente. 

Quando si pensa all'intelligenza artificiale (AI), la prima cosa che viene in mente alle persone non è il marketing.Se mai, il software di operationalizzazione dell'AI e del machine learning (MLOps) è associato al settore tecnologico, con il settore sanitario che segue da vicino.

Non è un segreto che l'assistenza sanitaria sia un settore perennemente richiesto.

Dimentica quello che potresti aver sentito. Il machine learning non è un concetto nuovo o uno studio ai suoi inizi.

L'intelligenza artificiale è usata come un termine generico per molti sottoinsiemi di IA, che è a sua volta un sottoinsieme dell'informatica.

Invece di dare credito a libri e film allarmistici su esseri artificialmente intelligenti che prendono il controllo del mondo e si rivoltano contro gli umani (The Terminator, qualcuno?), è ora di esaminare seriamente i benefici comprovati e i potenziali rischi di alcune applicazioni reali dell'intelligenza artificiale. 

Con l'enfasi marcata sulla trasformazione digitale, gli acquirenti di software stanno attivamente cercando prodotti che abbiano intelligenza artificiale incorporata all'interno delle applicazioni per diversi motivi.