Logo Zephyrnet

Nhãn: Blog dữ liệu thông minh

5 Bẫy cần tránh trong quá trình chuyển đổi AI

Hết ngân sách. Tai họa kinh tế. Đại dịch toàn cầu. Rủi ro đối với các sáng kiến ​​AI của chúng tôi, theo nghĩa đen, là tất cả xung quanh chúng ta. Một số chúng tôi không thể ...

Tin tức hàng đầu

Bắt đầu áp dụng AI ở quy mô lớn

Mọi người đều muốn tăng cường áp dụng các chương trình AI của mình, nhưng có một số vấn đề “con gà và quả trứng” cần khắc phục: Làm thế nào để chúng ta...

SERP-Driven, phân tích tác động tình cảm năng động

Phân tích tình cảm không phải là hoàn toàn mới. Hiện tại, các doanh nghiệp đã cố gắng tạo ra thông tin chi tiết từ nhiều phần nội dung khác nhau. Với tự động...

Giới thiệu về Học tập củng cố

Trong bài đăng trên blog này, tôi muốn giới thiệu một số khái niệm cơ bản về học tăng cường, một số thuật ngữ quan trọng và một trường hợp sử dụng đơn giản khi tôi ...

Sự trỗi dậy của AI làm trung tâm dữ liệu

AI lấy dữ liệu làm trung tâm đang được các kỹ sư phát triển. Trong khi theo truyền thống, cách tiếp cận lấy mô hình làm trung tâm đã được sử dụng để cải thiện độ chính xác cho nhiều ứng dụng, ...

Làm thế nào để chuyển sang AI

Các mô hình AI và máy học đang được sử dụng để giúp các công ty duy trì khả năng cạnh tranh bằng cách khám phá các cơ hội doanh thu mới, cải thiện quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và ...

Nhận xử lý ngôn ngữ tự nhiên theo ngữ cảnh để có kết quả tìm kiếm tốt hơn

Nếu doanh nghiệp của bạn tập trung vào các quyết định dựa trên dữ liệu, dựa trên thực tế, thì người dùng doanh nghiệp của bạn có thể đang tận dụng giải pháp phân tích để thu thập, tìm và phân tích dữ liệu ....

Vai trò của AI trong sự chuyển đổi của ngành bảo hiểm

Ngành bảo hiểm có truyền thống bảo thủ với những tiến bộ công nghệ và do dự trong việc áp dụng các công nghệ mới. Tuy nhiên, thời thế đang thay đổi và trí tuệ nhân tạo (AI)...

AI đang thúc đẩy tốc độ dữ liệu trong trung tâm dữ liệu như thế nào

Sự phát triển trong công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra những cơ hội và cải tiến lớn cho việc xử lý và phân tích dữ liệu. Không lo lắng và thậm chí bị thúc đẩy bởi đại dịch COVID-19, ...

Dữ liệu thời gian thực trong Học máy: Thách thức và giải pháp

Trong thị trường toàn cầu năng động ngày nay, các sự kiện nằm ngoài tầm kiểm soát của chúng tôi liên tục làm cho dữ liệu chúng tôi đã thu thập bị sai và lỗi thời. Có những trường hợp trong ...

Chuẩn bị dữ liệu và dữ liệu thô trong học máy: Tại sao chúng lại quan trọng

Trong thời đại kỹ thuật số hiện nay của chúng ta, dữ liệu đang được sản xuất với tốc độ chưa từng có. Với sự phụ thuộc ngày càng nhiều vào công nghệ trong ...

Năm loại thách thức trong phân tích nâng cao

Nhiều nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia tư vấn phân tích phàn nàn rằng họ được thuê để trở thành một phần của nhóm phân tích nâng cao tại các tập đoàn, nhưng tất cả những gì họ làm ...

Những đổi mới trong Phân tích sâu rất quan trọng đối với tương lai của chuỗi cung ứng

Chuyển đổi kỹ thuật số tăng tốc rất nhanh trong thời kỳ đại dịch toàn cầu, dẫn đến 10 năm đổi mới chỉ trong ba tháng. Những thay đổi đột ngột diễn ra chỉ vài tuần sau ...

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img
tại chỗ_img

Trò chuyện trực tiếp với chúng tôi (chat)

Chào bạn! Làm thế nào để tôi giúp bạn?