Zephyrnet-logo

Label: Slimme datablogs

5 valkuilen die je moet vermijden bij AI-transformatie

Het budget raakt op. Economische ramp. Wereldwijde pandemie. De risico's voor onze AI-initiatieven zijn letterlijk overal om ons heen. Sommige kunnen we niet...

Top Nieuws

Kennismaken met AI-adoptie op schaal

Iedereen wil de acceptatie van hun AI-programma's vergroten, maar er zijn verschillende "kip en ei"-problemen die moeten worden overwonnen: Hoe krijgen we...

SERP-gestuurde, dynamische sentiment-impactanalyse

Sentimentanalyse is niet geheel nieuw. Bedrijven proberen al geruime tijd inzichten te genereren uit verschillende soorten inhoud. Met geautomatiseerde...

Een inleiding tot versterkend leren

In deze blogpost wil ik enkele basisconcepten van versterkend leren introduceren, enkele belangrijke terminologie en een eenvoudige use-case waarbij ik...

De opkomst van datacentrische AI

Datacentrische AI ​​wint aan kracht onder ingenieurs. Hoewel traditioneel een modelgerichte benadering is gebruikt om de nauwkeurigheid voor een verscheidenheid aan toepassingen te verbeteren, is de ...

Hoe maak je de sprong naar AI

AI- en machine learning-modellen worden gebruikt om bedrijven te helpen concurrerend te blijven door nieuwe omzetmogelijkheden te ontdekken, risicobeheer te verbeteren, fraude op te sporen en...

Krijg contextgestuurde natuurlijke taalverwerking voor betere zoekresultaten

Als uw bedrijf is gericht op gegevensgestuurde, op feiten gebaseerde beslissingen, kunnen uw zakelijke gebruikers mogelijk gebruikmaken van een analyseoplossing om gegevens te verzamelen, te vinden en te analyseren....

De rol van AI in de transformatie van de verzekeringssector

De verzekeringssector is van oudsher conservatief met technologische vooruitgang en aarzelt om nieuwe technologieën toe te passen. Tijden veranderen echter en kunstmatige intelligentie (AI)...

Hoe AI datasnelheden in datacenters stimuleert

Ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie (AI)-technologieën hebben grote kansen en verbeteringen voor gegevensverwerking en -analyse geopend. Onaangedaan en zelfs aangespoord door de COVID-19-pandemie,...

Realtime gegevens in machine learning: uitdagingen en oplossingen

In de huidige dynamische wereldwijde markt zorgen gebeurtenissen buiten onze controle ervoor dat de gegevens die we hebben verzameld voortdurend foutief en verouderd zijn. Er zijn gevallen in...

Gegevensvoorbereiding en onbewerkte gegevens bij machine learning: waarom ze ertoe doen

In ons huidige digitale tijdperk worden gegevens in een ongekend tempo geproduceerd. Met de toenemende afhankelijkheid van technologie in onze persoonlijke en professionele...

Vijf soorten uitdagingen voor geavanceerde analyses

Veel datawetenschappers en analyseconsultants klagen dat ze zijn ingehuurd om deel uit te maken van geavanceerde analyseteams bij bedrijven, maar alles wat ze doen...

Innovaties in deep analytics zijn cruciaal voor de toekomst van supply chains

De digitale transformatie versnelde zeer snel tijdens de wereldwijde pandemie, wat leidde tot 10 jaar innovatie in slechts drie maanden. De abrupte veranderingen kwamen slechts enkele weken nadat...

Laatste intelligentie

spot_img
spot_img