Повышение производительности модели не гарантирует роста бизнеса. Повышение эффективности модели не всегда означает рост бизнеса. Мониторинг и сопоставление показателей модели искусственного интеллекта с бизнес-ключевыми показателями эффективности помогает преодолеть разрыв между анализом производительности и ростом бизнеса, интегрируя все предприятие для более эффективного выполнения поставленных задач. Координация различных отделов с отделом аналитики данных обеспечивает..

Машинное обучение уже давно стало притчей во языцех. Подмножество искусственного интеллекта, машинное обучение — это увлекательная технология, которая может изменить способ работы бизнеса. От обнаружения мошенничества, фильтрации спама, разработки продуктов, автоматизации бизнес-процессов или разработки нового продукта машинное обучение стало основной технологией для многих крупных организаций. Имея огромное количество данных для обработки, организации имеют возможность использовать..

Данные — это человеческое изобретение. Люди определяют явление, которое они хотят измерить, разрабатывают системы для сбора данных о нем, очищают и предварительно обрабатывают его перед анализом и, наконец, выбирают, как интерпретировать результаты. Даже имея один и тот же набор данных, два человека могут прийти к совершенно разным выводам. Это связано с тем, что данные сами по себе не являются «наземной истиной», которую эксперты по машинному обучению определяют как наблюдаемые,..

Представляем нашу серию веб-трансляций «Спросите эксперта» Машинное обучение для вашего бизнеса Машинное обучение — горячая тема, поэтому мы создали новую серию веб-трансляций под названием «Спросите эксперта» с Джо Дюмуленом, нашим директором по технологиям и инновациям, и Джен Снелл, вице-президентом по маркетингу продуктов. В этой серии из двух частей рассматриваются основы машинного обучения и то, как предприятия должны его оценивать и измерять, уделяя особое внимание..

Слепой выбор решения на основе машинного обучения может привести к невидимым опасностям. Узнайте о преимуществах и проблемах внедрения моделей машинного обучения для принятия обоснованных решений Это не очевидный вопрос. Для начинающих специалистов по данным сразу же продвигать модели машинного обучения может быть ошибкой. На самом деле, более простые решения на основе правил могут быть эффективными и простыми в реализации, экономя при этом большие суммы денег . По мере..

5 ключевых выводов AI для современного C-Suite Сегодня искусственный интеллект превратился из модного слова в реальность. Компании, обладающие опытом в области систем машинного обучения, стремятся перейти на технологии на основе искусственного интеллекта. Предприятия, у которых еще нет культуры машинного обучения, пытаются разработать стратегию, чтобы внедрить ее. На фоне этой шумихи и страха остаться позади, как бы вы применили стратегию искусственного интеллекта в своей компании?..