8 دقیقه زمان مطالعه
مانند انبارهای داده دیروز، دریاچه های داده امروزی ما را در قالب ها و سیستم های اختصاصی که نوآوری را محدود می کند و هزینه ها را افزایش می دهد تهدید می کند.
فراگیری ماشین
1 دقیقه زمان مطالعه
نسخه اصلی بعدی چارچوب پردازش داده در حافظه از توابع شتاب‌دهنده GPU توسط Nvidia RAPIDS پشتیبانی می‌کند.
4 دقیقه زمان مطالعه
شرکت ها به ابزارهای بهتری برای یادگیری و همکاری پیرامون منابع داده نیاز دارند. کاتالوگ های داده با قابلیت های یادگیری ماشینی پیشگام می توانند به شما کمک کنند تا از داده های ارزشمند خود استفاده کنید
5 دقیقه زمان مطالعه
پروژه های محاسباتی با کارایی بالا به مقادیر زیادی از منابع محاسباتی نیاز دارند. جفت کردن شبیه سازی و سخت افزار تخصصی با ابر، پیشرفت های آینده را تقویت می کند.
7 دقیقه زمان مطالعه
یا انجام داد؟ از ماشین‌های پرنده گرفته تا تکینگی، در اینجا این است که چگونه برخی از محبوب‌ترین دیدگاه‌های آینده فناوری پیشرفته امروز در حال گسترش هستند.
8 دقیقه زمان مطالعه
با برجسته ترین انواع شبکه های عصبی مدرن مانند شبکه های پیشخور، برگشتی، کانولوشنال و ترانسفورماتور و موارد استفاده از آنها در هوش مصنوعی مدرن آشنا شوید.
11 دقیقه زمان مطالعه
Amazon Bedrock مسیر ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مولد را با مهندسی سریع و RAG هموار می‌کند و مجموعه خوبی از مدل‌های متن، چت و مبانی تصویری را ارائه می‌دهد.
7 دقیقه زمان مطالعه
پنج سوال کلیدی که باید قبل از شروع سفر برای ایجاد مدل زبان بزرگ داخلی خود بپرسید.
6 دقیقه زمان مطالعه
لینکدین به روش بهتری برای تست و تنظیم مدل های یادگیری ماشین نیاز داشت، بنابراین ابزار خود را نوشت که به Visual Studio Code متصل می شود.
8 دقیقه زمان مطالعه
مایکروسافت فابریک مجموعه ای از ابزارهای مبتنی بر ابر برای تجزیه و تحلیل داده ها است که شامل حرکت داده ها، ذخیره سازی داده ها، مهندسی داده ها، یکپارچه سازی داده ها، علم داده، تجزیه و تحلیل بلادرنگ و هوش تجاری است.
9 دقیقه زمان مطالعه
نحوه ساخت و استقرار یک مدل داده یادگیری ماشینی در محیط تولید مبتنی بر جاوا با استفاده از Weka، Docker و REST را بیاموزید.
9 دقیقه زمان مطالعه
یک پروژه یادگیری تحت نظارت راه اندازی کنید، سپس اولین تابع پیش بینی خود را با استفاده از گرادیان نزول در جاوا توسعه و آموزش دهید.
4 دقیقه زمان مطالعه
اسناد عالی برای انسان ها مهم است، اما برای ماشین ها مهم تر است. مفهوم “اسناد لایه ای” به این معنی است که هم توسعه دهندگان و هم LLM ها آنچه را که نیاز دارند دریافت می کنند.
2 دقیقه زمان مطالعه
ادغام JFrog Amazon SageMaker مدل های یادگیری ماشین را در چرخه عمر توسعه نرم افزار گنجانده است.
6 دقیقه زمان مطالعه
محدودیت‌های نرخ به این معنی است که همه منتظر منابع محاسباتی بهتر یا مدل‌های مختلف هوش مصنوعی مولد هستند.
5 دقیقه زمان مطالعه
مجموعه داده‌های بزرگ‌تر برای آموزش هوش مصنوعی چالش‌های بزرگی برای مهندسان داده و خطرات بزرگی برای خود مدل‌ها ایجاد می‌کند. زمان آن رسیده است که تمرکز خود را به مدیریت و مدیریت مجموعه داده های کوچکتر تغییر دهیم.
6 دقیقه زمان مطالعه
تحقیقات مایکروسافت در حال آزمایش با توسعه مدل‌های هوش مصنوعی است که استفاده از منابع را به حداقل می‌رساند.
3 دقیقه زمان مطالعه
با استفاده از مدل زبان بزرگ PalM 2 موجود در Google Cloud Vertex AI، می‌توانید یک ربات چت تنها در چند خط کد ایجاد کنید. این مراحل است.
7 دقیقه زمان مطالعه
TensorFlow یک کتابخانه منبع باز سازگار با پایتون برای محاسبات عددی است که یادگیری ماشین و توسعه شبکه های عصبی را سریعتر و آسان تر می کند.
2 دقیقه زمان مطالعه
نسل بعدی مدل زبان بزرگ دارای قابلیت‌های چندزبانه، تولید کد و استدلال پیشرفته است و در حال حاضر در Bard و سایر ابزارهای هوش مصنوعی گوگل استفاده می‌شود.
