Ученые, занимающиеся данными (и компьютером), долгое время работали над улучшением способности алгоритмов извлекать значение из естественных (человеческих) языков - независимо от того, пытаются ли они создать бота, который отвечает на вопросы пользователей на их веб-сайтах или определяет, будут ли люди любите или ненавидите их бренд в Твиттере. Плохая новость заключается в том, что существует еще множество концепций, которые вам необходимо понять, чтобы улучшить свои результаты. Хорошая..

Дело не только в технологиях и алгоритмах Наука о данных сложна, получить ценность от данных сложно, и большинство проектов данных терпит неудачу. Это все боли, которые мы чувствовали, когда пытались предоставить решение для науки о данных. После разговоров с разными людьми в отрасли наиболее распространенной проблемой, с которой сталкиваются группы по обработке данных на местах, часто называют сложность создания решения для обработки данных. В этом утверждении есть доля правды, но я..

Вы не узнаете этого из учебника Прошел почти год с тех пор, как я покинул Amazon, и с тех пор я многому научился и понял, работая в Twitter. 1. Состояние службы Разработка программного обеспечения не ограничивается созданием новых функций для использования клиентами; это также обеспечивает работоспособность и работоспособность существующих служб. Сервисы никогда не должны падать в производительности. Это важно для поддержания доверия ваших клиентов. Если ваши существующие службы..

Справедливость и предвзятость Расовые предубеждения в программном обеспечении Технологическая индустрия действительно не настолько прогрессивна Индустрия программного обеспечения была одной из самых прогрессивных, и такие компании, как Twitter, делали упор на разнообразии. Все больше и больше компаний Кремниевой долины участвуют в Pride Week и создают информационные программы для найма людей из недостаточно представленных групп. Они отмечают Месяц черной истории и начали..

Как самообучающийся ИИ может переопределить наши представления о творчестве Триумф Google AlphaGo в 2016 году против чемпиона мира по го Ли Седола со счетом 4: 1 вызвал настоящий ажиотаж, который вышел далеко за пределы сообщества го: более ста миллионов человек смотрели матч во время матча. Это была веха в развитии искусственного интеллекта: Go долгое время выдерживал попытки компьютерных ученых создать алгоритмы, которые могли бы работать на человеческом уровне. А теперь был..

"Мнение" Алгоритмов недостаточно Следующий прорыв в области искусственного интеллекта требует переосмысления нашего оборудования. У современного ИИ есть проблема: он стоит дорого. Обучение Resnet-152, современной модели компьютерного зрения, оценивается в около 10 миллиардов операций с плавающей запятой, что намного меньше, чем в современных языковых моделях. Обучение GPT-3, недавней модели естественного языка от OpenAI, оценивается в 300 миллиардов триллионов операций с..