Как специалист по анализу данных или инженер по машинному обучению, есть необходимые методы и образ мышления, которые нужно внедрить и внедрить, чтобы добиться успеха в своих проектах или на рабочем месте. Большинство проектов в области науки о данных носят более экспериментальный характер и не так четко определены, как проекты по разработке программного обеспечения; соблюдение некоторых хороших принципов кодирования помогает повысить эффективность и масштабировать проекты в области..

Новая концепция, призванная сделать ИИ более ценным для бизнеса. Введение Объяснимый ИИ набирает обороты. Он указывает на группу методов ИИ, понятных людям, и открывает черный ящик в машинном обучении; путем выяснения того, какой фактор вносит какой вклад в результат машинного обучения. Ответственный ИИ — это своего рода детище Объяснимого ИИ. Он принимает во внимание этику, справедливость, минимизацию непреднамеренной предвзятости, конфиденциальность и безопасность. Мы можем..

(Контр)факт — извлечение практических идей из моделей машинного обучения Если вы работали в ИТ-индустрии или в любой другой отрасли, использующей ИТ-услуги, вы, несомненно, были вовлечены в движение ИИ. Эта «новая» технологическая волна, которая берет свое начало в теориях, открытых много лет назад, в последние годы достигла вычислительной мощности, необходимой для ее использования, и можно с уверенностью сказать, что бизнес, основанный на технологиях, никогда не будет прежним. ИИ..