انتقال علم داده به سمت تولید شباهت های زیادی با بکارگیری یک برنامه کاربردی دارد. اما تفاوت های کلیدی وجود دارد که نباید آنها را نادیده گرفت.
ارشیا یوسفی ادیب
با اجازه دادن به استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی که ایمن بودن آنها ثابت شده است، اما نیاز به استفاده از آنها در دستورالعملهای صریح، میتوانید ناامیدی کارکنان و ریسک سازمانی را کاهش دهید.
بازی های بازاریابی ادامه دارد. هوش مصنوعی چرخش جدیدی است که باعث سردرگمی زیادی در دنیای رایانش ابری می شود.
از آنجایی که توسعه دهندگان بیشتری سهام خود را افزایش می دهند و از مراکز اصلی استخدام مانند سیاتل، سانفرانسیسکو و نیویورک خارج می شوند، مجموعه جدیدی از شهرهای ایالات متحده به عنوان نقاط داغ کار از راه دور در حال ظهور هستند.
LLVM یک چارچوب کامپایلر برای تولید کدهای بومی ماشین به صورت برنامهنویسی است. توسعه دهندگان از آن برای ارائه زبان های جدید و تقویت زبان های موجود استفاده می کنند.
تمام نگرانی ها در مورد بدهی های فنی و خطرات قفل شدن فروشنده ابری به هوش مصنوعی نیز سرایت کرده است، فقط خطرات اکنون بسیار بالاتر است.
پایگاههای داده برداری، بینشهای مدفون در دادههای پیچیده از جمله اسناد، فیلمها، تصاویر، فایلهای صوتی، گردش کار، و هشدارهای تولید شده توسط سیستم را باز میکنند. در اینجا نحوه
ChatGPT و دیگر مدلهای زبان بزرگ چه چیزی مدیون سازندگان انسانی هستند که اطلاعاتی را که بر اساس آنها آموزش میدهند ارائه میکنند؟ اگر سازندگان اطلاعات آماری خود را در دسترس عموم قرار ندهند، چه؟
زمان آن رسیده است که Rambos منبع باز مبارزه را متوقف کند و موافقت کند که توسعه دهندگان بیشتر به دسترسی و سهولت استفاده نرم افزار اهمیت می دهند تا خلوص مجوز آن.
اکنون نگاه نکنید، اما مجرمان از خدمات ابری عمومی استفاده می کنند. “پلیس ابری” می تواند یک فرصت واقعی برای کسانی باشد که هم به اجرای قانون و هم در فضای ابری علاقه مند هستند.
سال ۲۰۲۳ ممکن است سال بازگشت به کشور باشد، اما تصمیمات معماری چالش برانگیزتری باید گرفته شود، علاوه بر چیزی که باعث صرفه جویی در چند دلار ابری می شود.
در مایکروسافت Ignite 2022، این شرکت خدمات ابری جدید Azure را راهاندازی کرد که شامل افزودنیهایی به محیط توسعهدهنده Dev Box، پشتیبانی PostgreSQL برای Cosmos DB، دسترسی فقط دعوت به نرمافزار تولید تصویر DALL·E 2 OpenAI و برنامههای صرفهجویی در هزینه است.
از مزیت Dapper برای ایجاد روابط یک به یک، یک به چند و چند به چند در برنامه های ASP.NET Core خود استفاده کنید.
ترکیبی از آموزش، آموزش در حین کار، و گواهی در علم داده، راه را از علوم بهداشتی به مهندسی داده هموار کرد.
در جایی که داده های واقعی غیراخلاقی است، در دسترس نیست یا وجود ندارد، مجموعه داده های مصنوعی می توانند کمیت و تنوع مورد نیاز را فراهم کنند.
از دیپ فیک گرفته تا پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر، دنیای منبع باز با پروژه هایی برای پشتیبانی از توسعه نرم افزار در مرزهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آماده است.
زمانی که زمان پول یا امنیت است، یا با قوانین انطباق داده ها روبرو هستید، محاسبات لبه ممکن است بهترین گزینه شما باشد. در اینجا ۵ سناریو وجود دارد که لبه منطقی است.
الگوی برنامه وب قابل اعتماد مایکروسافت مجموعه ای از بهترین روش ها برای انتقال برنامه های وب ASP.NET به ابر Azure آن است.
یادگیری ماشینی از الگوریتمهایی برای تبدیل یک مجموعه داده به مدلی استفاده میکند که میتواند الگوها را شناسایی کند یا از دادههای جدید پیشبینی کند. اینکه کدام الگوریتم بهتر عمل می کند به مشکل بستگی دارد.
از نوار مغناطیسی گرفته تا مین فریم، گاهی اوقات فناوری قدیمی واقعا بهتر است. با این فناوریهای سرسخت که هنوز هم قدرتمند هستند، به گذشته سفر کنید.