فناوری اطلاعات همچنان می‌تواند بدون دسترسی به کد منبع اصلی آزمایش کند. از تست پذیرش چابک استفاده کنید، به منطق تجاری بپردازید، و پلتفرم‌های آزمایشی را با یادگیری ماشینی بپذیرید.
بینایی کامپیوتر می تواند بیشتر از کاهش هزینه ها و بهبود کیفیت انجام دهد. در اینجا آمده است که چگونه نوآوری‌های سخت‌افزار، نرم‌افزار و هوش مصنوعی جان انسان‌ها را نجات می‌دهند و ایمنی را در داخل و خارج از کف کارخانه بهبود می‌بخشند.
Kaskada که توسط DataStax در ژانویه خریداری شد، یک موتور پردازش رویدادهای یکپارچه مبتنی بر منبع باز را ارائه می دهد که هدف آن کمک به شرکت ها در ساخت برنامه های یادگیری ماشین بلادرنگ است.
پشته نرم افزار هوش مصنوعی بهینه سازی شده با VMware انویدیا یک جایگزین قوی برای انجام یادگیری ماشینی در ابرهای AWS، Azure و Google ارائه می دهد. Nvidia LaunchPad به شما امکان می دهد آن را به صورت رایگان امتحان کنید.
سازمان‌ها دانشمندان داده را برای توسعه مدل‌های ML و آزمایش با هوش مصنوعی استخدام می‌کنند، اما تأثیر کسب‌وکار برای بسیاری از شرکت‌های بزرگ عقب مانده است.
Snowpark برای Python به دانشمندان داده راه خوبی برای انجام برنامه‌نویسی به سبک DataFrame در برابر انبار داده Snowflake می‌دهد، از جمله توانایی راه‌اندازی خطوط لوله یادگیری ماشینی کامل برای اجرا در یک زمان‌بندی مکرر.
دانشمندان داده و دانشمندان یادگیری ماشین نقش های مشابهی دارند، اما یک دانشمند یادگیری ماشینی در تحقیق و اجرای الگوریتم های پیچیده تخصص دارد.
مدل‌های زبان بزرگ چرخه اخبار را به خود اختصاص داده‌اند، اما انواع دیگری از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق با موارد استفاده متفاوت وجود دارد.
با توابع Pulsar، می‌توانید توابع پایتون را روی پیام‌های pub/sub در Apache Pulsar اعمال کنید تا پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین را در زمان واقعی انجام دهید. در اینجا نحوه
مدل‌های زبان OpenAI مایکروسافت با میزبانی Azure اکنون به طور کلی در دسترس هستند و استفاده از آنها در کد شما به طرز شگفت‌آوری ساده است.
شرکت ها باید علاقه خود به هوش مصنوعی را با هزینه های ابری متعادل کنند. زمان خوبی است که به ارزش واقعی هوش مصنوعی مبتنی بر ابر نگاه کنید.
یاد بگیرید که چگونه از Google Cloud Vertex AI و مدل زبان بزرگ PalM 2 برای ایجاد جاسازی‌های متنی و جستجوی متن رتبه‌بندی شده بر اساس شباهت معنایی استفاده کنید.
توهمات مدل های زبانی بزرگ عمدتاً ناشی از کمبود در مجموعه داده ها و آموزش است. اینها را می توان با تولید افزوده بازیابی و داده های زمان واقعی کاهش داد.
در دریاچه های داده غوطه ور شوید – اینکه چه هستند، چگونه از آنها استفاده می شود و چگونه دریاچه های داده با انبارهای داده متفاوت و مکمل هستند.
مدل‌های زبان بزرگ در کنار شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق تکامل یافته‌اند و برای هوش مصنوعی مولد حیاتی هستند. در اینجا اولین نگاهی است، از جمله برترین LLMها و آنچه که امروزه برای آنها استفاده می شود.
Apache Spark سریع، انعطاف‌پذیر و سازگار با توسعه‌دهندگان، پلتفرم پیشرو برای SQL در مقیاس بزرگ، پردازش دسته‌ای، پردازش جریانی و یادگیری ماشین است.
پلتفرم مبتنی بر Kubernetes پشتیبانی از بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را تقویت می کند و استقرار در شرکای ابری اضافی را آسان می کند.
دستورالعمل برای برندگان جایزه فناوری سال InfoWorld
جستجوی شباهت برداری از یادگیری ماشینی برای ترجمه شباهت متن، تصویر یا صدا به فضای برداری استفاده می‌کند و جستجو را سریعتر، دقیق‌تر و مقیاس‌پذیرتر می‌کند.
مهارت‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و مدل‌های زبان بزرگ در صنایع مختلف بسیار مورد تقاضا هستند.
