Публикации по теме 'data'
Что такое расхождение Реньи, часть 2 (оптимизация)
Адаптация нескольких источников и расхождение Реньи ( arXiv )
Автор: Ишай Мансур , Мехрияр Мори , Афшин Ростамизаде
Аннотация: в этой статье представлено новое теоретическое исследование общей проблемы адаптации из нескольких источников с использованием понятия дивергенции Реньи. Наши результаты основаны на нашей предыдущей работе [12], но значительно расширяют объем этой работы в нескольких направлениях. Мы распространяем предыдущие гарантии потерь от нескольких..
Этика машинного обучения в эпоху LLM: важность прозрачных и выборочных обучающих данных
По мере того как большие языковые модели становятся все более мощными, становится все более важным обеспечить, чтобы модели вели себя так, чтобы они соответствовали ожиданиям не только инженеров, но и регуляторов. Хотя четкое регулирование может появиться позже, тем временем можно предпринять шаги для обеспечения этики машинного обучения, как отметил Алекс Карп в REAIM.
Модель НЛП так же хороша, как и данные
Давайте сделаем шаг назад и посмотрим, как возникают все эти опасения по поводу..
Следующая граница: интеллектуальные агенты, способные действовать
Мир ИИ и данных претерпевает быстрые изменения. Традиционный подход пакетного анализа данных с целью преобразования идей в действенные модели больше не эффективен из-за двух ключевых текущих изменений:
Анализ данных в режиме реального времени становится все более важным, поскольку потребители требуют немедленного удовлетворения. Прошли те времена, когда потоковая передача данных была просто конкурентным преимуществом, теперь это необходимый аспект бизнес-операций, когда целые..
Этические аспекты науки о данных и машинного обучения
Наука о данных и машинное обучение могут революционизировать многие аспекты нашей жизни, от здравоохранения до транспорта и финансов. Однако с большой силой приходит и большая ответственность, и важно учитывать этические последствия этих технологий. Вот несколько ключевых вопросов, которые следует учитывать:
Предвзятость в алгоритмах
Одной из самых больших проблем, связанных с использованием науки о данных и машинного обучения, является возможность предвзятости в алгоритмах. Это..
Готова ли ваша организация к ИИ?
Доступен новый инструмент оценки готовности ИИ
Многие компании переоценивают готовность к внедрению ИИ. В опросе ИТ-директоров 2020 года Gartner заявила, что только 19% ИТ-директоров заявили, что их проекты ИИ находятся в производстве. Это означает, что когда дело доходит до развертывания инициатив ИИ на всем пути к производству, колоссальные 80% не доходят до этого. В Appen мы видели, как наши клиенты добились трехкратного успеха, поэтому мы разработали Оценку готовности к ИИ . Он..
Наука о данных: полное руководство по интеллектуальному анализу данных и тому, как его использовать
Мощный инструмент, помогающий организациям принимать более обоснованные решения.
Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения ценной информации из больших наборов данных. Это мощный инструмент, который помогает организациям принимать более обоснованные решения, совершенствовать операции и получать конкурентные преимущества.
Уроки, которые я извлек из создания платформы данных самообслуживания
Имеет ли ваша организация право собственности на распределенные данные?
Что такое платформа данных самообслуживания?
Вы заходите в ближайший супермаркет, берете корзину, наполняете ее всем, что вам нужно, и идете к кассе. Вы сканируете штрих-коды товаров, платите, кладете их в сумку и уходите — и все это, не взаимодействуя ни с одним человеком в супермаркете.
Представьте, что заинтересованные стороны вашего бизнеса ищут ответ на конкретный вопрос. Они вносят свои данные в озеро..
