6 دقیقه زمان مطالعه
شبکه های عصبی که از مغز انسان الگوبرداری شده اند، یکی از رایج ترین سبک های یادگیری ماشینی هستند. با طراحی اولیه و مفاهیم شبکه های عصبی مصنوعی شروع کنید.
ماشین لرنینگ
2 دقیقه زمان مطالعه
به‌روزرسانی چارچوب یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان دات‌نت، قابلیت‌های جدیدی در تشخیص اشیا، شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده و پاسخ‌گویی به سؤالات به ارمغان می‌آورد.
2 دقیقه زمان مطالعه
کیفیت داده‌ها مهم‌تر از همیشه است و بسیاری از تیم‌های dataops تلاش می‌کنند تا به این روند ادامه دهند. در اینجا پنج راه برای خودکارسازی عملیات داده با هوش مصنوعی و ML وجود دارد.
4 دقیقه زمان مطالعه
New Relic پلت فرم تجزیه و تحلیل و مشاهده پذیری تمام پشته خود، New Relic One را به روز کرده است تا به دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین اجازه دهد داده ها را از سیستم های مختلف وارد کنند، عملکرد برنامه ML را نظارت کنند و مدل ها را بازآموزی کنند.
3 دقیقه زمان مطالعه
به گفته این شرکت، سرویس مبتنی بر یادگیری ماشین، که از طریق یک رابط بدون کد در کنسول مدیریت AWS قابل دسترسی است، می تواند برای تطبیق داده های چندین دریاچه داده یا ذخیره سازی AWS استفاده شود.
4 دقیقه زمان مطالعه
Google Cloud Platform (GCP) ابزارهای اختصاصی داده و یادگیری ماشینی (ML) را ارائه می دهد که برای رفع ناکارآمدی داده ها و تسهیل توسعه برنامه برای شرکت ها طراحی شده اند.
11 دقیقه زمان مطالعه
توانایی استفاده مجدد از راه‌حل‌ها و مؤلفه‌های هوش مصنوعی از پیش ساخته شده و سفارشی‌سازی آنها بدون کدنویسی، در نهایت اجازه می‌دهد تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به استعداد کمیاب هوش مصنوعی یا منابع پرهزینه فناوری اطلاعات ایجاد شوند.
8 دقیقه زمان مطالعه
CUDA انویدیا یک پلتفرم محاسبات موازی و مدل برنامه‌نویسی با هدف عمومی است که با بهره‌گیری از قدرت پردازش موازی پردازنده‌های گرافیکی، یادگیری عمیق و سایر برنامه‌های محاسباتی فشرده را تسریع می‌کند.
5 دقیقه زمان مطالعه
Google Answers به مردم گفته است که برای شارژ مارماهی ها و تامین انرژی گلف استریم باتری ها را به اقیانوس بیاندازند. سپس بینگ آن را برداشت. بعدش چی؟
5 دقیقه زمان مطالعه
بهترین راه برای درک شبکه های عصبی این است که برای خودتان یکی بسازید. بیایید با ایجاد و آموزش یک شبکه عصبی در جاوا شروع کنیم.
9 دقیقه زمان مطالعه
Vertex AI ادغام پلت فرم AI/ML Google Cloud و خدمات AutoML را بسیار بهبود می بخشد و یک API یکپارچه جدید را با قابلیت های مدل سازی بسیار خوب ترکیب می کند.
2 دقیقه زمان مطالعه
موفقیت یا شکست ابتکارات هوش مصنوعی بیشتر به افراد مربوط می شود تا فناوری. اگر می خواهید هوش مصنوعی را به گونه ای عملی کنید که نتایج کسب و کار را بهبود بخشد، باید از این ۶ اشتباه اجتناب کنید.
6 دقیقه زمان مطالعه
ابزار بهینه‌سازی منبع باز و آگاه به سخت‌افزار مایکروسافت برای مدل‌های ONNX بخش مهمی از زنجیره ابزار توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی آن است.
6 دقیقه زمان مطالعه
هدف Mojo این است که استفاده از پایتون آسان باشد، اما به اندازه Rust قدرتمند و سریع باشد. در اینجا اولین نگاهی به جدیدترین رقیب پایتون داریم.
5 دقیقه زمان مطالعه
ابزار جدید مایکروسافت استفاده از GPU خود را برای کار با پلتفرم‌های معروف یادگیری ماشینی ممکن می‌سازد.
10 دقیقه زمان مطالعه
شاید روزی مدل‌های یادگیری ماشینی بیشتر «جعبه شیشه‌ای» باشند تا جعبه سیاه. تا آن زمان، ابزارها و تکنیک‌های «XAI» می‌توانند به ما کمک کنند تا بفهمیم یک مدل جعبه سیاه چگونه تصمیم‌گیری می‌کند.
5 دقیقه زمان مطالعه
شرکت‌هایی که منابع لازم برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین داخلی را ندارند، به ارائه‌دهندگان بزرگ ابری روی می‌آورند.
7 دقیقه زمان مطالعه
این فناوری نوظهور دنیای فیزیکی و دیجیتال را به گونه‌ای ادغام می‌کند که پتانسیل تغییر بسیاری از صنایع را دارد.
