Vertex AI Vision منابع ویدئویی، مدلهای یادگیری ماشین و انبارهای داده را ترکیب میکند تا بینشهای غنی و تجزیه و تحلیل بینایی کامپیوتری را بدون انجام کارهای سنگین ارائه دهد.
فراگیری ماشین
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.
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؟
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.
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.
ثبت فرآیند توسعه مدل در بلاک چین میتواند آن فرآیند را ساختارمندتر، شفافتر و تکرارپذیرتر کند و در نتیجه سوگیری کمتر و مسئولیتپذیری بیشتری را به همراه داشته باشد.
در حالی که رویکردها و قابلیتها متفاوت است، همه این پایگاههای داده به شما امکان میدهند مدلهای یادگیری ماشینی را دقیقاً در جایی که دادههای شما قرار دارند بسازید.
بهروزرسانیهای ابر مدیریت هوشمند دادههای Informatica (IDMC) به منظور به حداکثر رساندن کارایی یک سازمان برای مقابله با چالشهای پیچیده مانند یکپارچهسازی دادهها، مدیریت و مهندسی است.
تست بهتر به معنای نرم افزار بهتر است. استفاده از NLP، تولید داده های آزمایشی و آزمایش بهینه شده می تواند به سرعت برنامه ها را بهبود بخشد.
سیستمهای هوش مصنوعی هنوز به بلوغ و توانایی کافی برای عملکرد مستقل نرسیدهاند، اما همچنان میتوانند با کمک انسان معجزه کنند. فقط به چند نرده محافظ نیاز داریم.
ارزهای دیجیتال، امنیت سایبری، توسعه اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی و واقعیت توسعه یافته در سال ۲۰۲۳ چه چیزی در پیش است؟ در اینجا نقشه راه برخی از آینده نگرترین رهبران فناوری آورده شده است.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی خلاقیت و توانایی های حل مسئله توسعه دهندگان نرم افزار را افزایش می دهد. همچنین یک انحصارطلبی جدید بر صنعت نرم افزار ایجاد خواهد کرد.
مایکروسافت طیفی از ابزارهای جدید را برای آسانتر کردن سفارشیسازی و تمرکز خروجی مدلهای هوش مصنوعی مبتنی بر GPT معرفی کرده است. Cosmos DB نقش مهمی ایفا می کند.
در میان محبوبیت ChatGPT، هزینه های Mlops در سال ۲۰۲۳ افزایش می یابد زیرا رهبران سرمایه گذاری در یادگیری ماشین را افزایش می دهند. متخصصان ابر باید نگاهی بیندازند.
JFrog تعدادی از قابلیتهای پلتفرم جدید از جمله تست امنیت برنامه استاتیک و بررسیهای ضد دستکاری و انطباق برای انتشار نرمافزار را معرفی کرد.
بهروزرسانیهای جدید سرویس یادگیری ماشین Google Cloud به این شرکت کمک میکند تا در مقابل رقبایی مانند مایکروسافت، AWS و IBM قرار بگیرد.
امروزه سه چارچوب پرکاربرد در تحقیقات و تولید یادگیری عمیق پیشرو هستند. یکی برای سهولت استفاده، یکی برای ویژگیها و بلوغ، و دیگری برای مقیاسپذیری فوقالعاده شناخته میشود. کدام یک را باید استفاده کنید؟
GenAI قطعه کوچکی از پای هوش مصنوعی است، نه کل پای خود. به یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی توجه کنید.