ビジネス上の問題を機械学習の問題に変換するにはどうすればよいでしょうか?

[[196752]]機械学習が価値を変革するための最も重要なステップは何ですか?ビジネス上の問題に...

トレーニング時間とパラメータの数は100分の1に削減され、ラベルは予測に直接使用され、GNNを超えるパフォーマンスを実現

従来のラベル伝播法とシンプルなモデルを組み合わせると、一部のデータセットでは現在の最適な GNN の...

産業用 IoT を実装するための 3 つの重要なステップ

老朽化するインフラ、コスト圧力、変動する利益率、規制の監視などにより、より効率的で強力なメンテナンス...

マイクロソフトは1350億のパラメータを持つスパースニューラルネットワークを使用して、各特徴を2値化することで検索結果を改善している。

最近、GPT-3などのTransformerベースのディープラーニングモデルが機械学習の分野で大きな...

ビッグデータは私たちを新たな AI の冬に引きずり込むのか?

過去数年間の息を呑むようなニュースクリップの数は思い出すのが難しいが、人工知能の歴史は挫折と挫折に満...

機械学習がデータセンターを進化させる方法

1. はじめにビッグデータ革命によりデータセンターが爆発的に増加し、エネルギー消費量はますます増加し...

チャットボットにおける2つの技術的火種: AIと機械学習

チャットボットの人気が高まるにつれて、競合するアプリケーション フレームワークが多数登場しました。 ...

これらの 8 冊の本を読んでいないのに、コンピューター ビジョンの分野で働いていると言える勇気がありますか?

コンピューター ビジョンは、写真やビデオなどのデジタル画像の側面に焦点を当てた人工知能のサブフィール...

「未来、人類、そして人工知能」についての白熱した議論です

[51CTO.comより引用] モバイルインターネット、モノのインターネット、ビッグデータ、人工知能...

生成型人工知能とは何かについて話しましょう

ジェネレーティブ AI は、これまでビジネス パーソンに依存していたモデルをアルゴリズム担当者が生成...

この世界規模の問題に対して、ドローンはどれほどの助けとなるのでしょうか?

火事を起こすのは簡単ですが、消すのは難しいです。これは世界的な問題ですが、これを効果的に予防し、迅速...

AI 開発の世界では、自然言語処理を真に習得することはどれほど重要ですか?

人工知能開発の分野で最も重要な目標は、自然言語処理 (NLP) を真に習得したシステムを作成すること...

スマートデバイスとエッジコンピューティングはどのように発展するのでしょうか?

エッジコンピューティングが増加しています。 AI とネットワークの進歩を組み合わせて、より強力なロー...

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一つの時代が終わった！ Google の「ゴッドファーザー」エリック・シュミット氏が同社を去る。彼はどのようにして Google 帝国を築き上げたのか?

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...