Искусственный интеллект позволяет машинам учиться на собственном опыте, приспосабливаться к новым данным и выполнять задачи, подобные человеческим. Большинство примеров ИИ, о которых вы слышали сегодня, от компьютеров, играющих в шахматы, до беспилотных автомобилей, в значительной степени зависят от глубокого обучения и обработки естественного языка. Используя эти технологии, компьютеры можно научить обрабатывать большие объемы данных и распознавать закономерности в данных. ИИ имеет..

Что будет работать для предприятия, понимающего континуум данных в бизнесе и ценность машинного обучения. Первая проблема — это данные, которые должны быть доступны, чтобы бизнес мог их использовать. Существуют различные способы их сбора из всех транзакционных систем со структурированными данными, а также множество источников других данных, таких как потоковые интерактивные журналы, контент колл-центра, взаимодействие с веб-сайтом, другие неструктурированные данные, такие как рыночные..

В этом коротком эссе я расскажу о проблемах и опасениях, связанных с использованием ИИ в различных отраслях. Я начну с выделения некоторых проблемных областей, а затем перейду к своим собственным размышлениям и опыту. В заключение я выскажу то, что, по моему мнению, должно стать будущим курсом с точки зрения возможности адаптации и использования ИИ. Может ли ИИ выносить оценочные суждения? Мы живем в уникальное время в истории, когда инженеры ИИ внезапно оказываются на переднем..