Генеральный директор Datanomers с видением демократизации машинного обучения Как новичок в области машинного обучения (ML), вы обычно сталкиваетесь с несколькими вопросами: действительно ли мне нужно прилагать усилия, чтобы узнать об этой технологии? Если да, то как мне начать? Есть ли подводные камни? Повысят ли эти знания мои возможности трудоустройства? В этой статье мы постараемся ответить на некоторые из этих вопросов. Для начала обязательно стоит узнать о машинном..

Google предоставляет разработчикам некоторые из своих внутренних проектов в виде облачных API. Отдав TensorFlow, службу машинного обучения, Google теперь открывает доступ к механизму распознавания изображений через Cloud Vison API . Google Photos — это один из продуктов, который в значительной степени зависит от алгоритма классификации изображений и сопоставления с образцом. Это технология, которая позволяет потребителям искать фотографии, содержащие определенный объект или..

Forbes впервые составил список 30 самых многообещающих стартапов из Германии, Австрии и Швейцарии (DACH) в области искусственного интеллекта и машинного обучения. ТОП-30 КИ-СТАРТАПОВ В ДАЧСКОМ РЕГИОНЕ США Erstmals hat die deutschsprachige Forbes eine Liste der 30 vielversprechendsten Start-ups в Германии, Австрии… www .forbes.at Методология (переведено с сайта deepl.com) Основное внимание уделяется стартапам на ранней стадии,..

Современная инфраструктура и искусственный интеллект — это две тенденции, которые повлияют на все предприятия отрасли, включая компании-разработчики платформ, независимых поставщиков программного обеспечения, глобальных системных интеграторов и новые стартапы. Конвергенция современной инфраструктуры и искусственного интеллекта создаст идеальный шторм для ИТ-экосистемы. В то время как немногие воспользуются этой тенденцией, большинство будет бороться за то, чтобы оставаться актуальными в..

Промышленный Интернет вещей (IIoT) уже произвел революцию в таких областях, как производство, автомобили и здравоохранение. Но реальная ценность IIoT будет реализована только тогда, когда машинное обучение (ML) будет применяться к данным датчиков. В этой статье делается попытка показать, как машинное обучение дополняет решения IIoT, предоставляя интеллектуальные идеи. Облачные вычисления стали крупнейшим фактором, способствующим подключенным устройствам и корпоративному Интернету..