Практическое руководство для бизнес-лидеров, рассматривающих возможность интеграции ИИ, направленное на то, чтобы развеять ажиотаж и избежать ошибок новичков. ‍Введение: используйте ИИ, а не сражайтесь с ним‍ В середине-конце 1990-х годов, когда Интернет начал набирать обороты, многие сомневались в его значении, но теперь он стал неотъемлемой частью нашей жизни. Перенесемся вперед, к появлению социальных сетей, и была похожая волна сомнений, однако сегодня среднесуточное время,..

Самое светлое будущее у тех компаний, которые внедряют цифровизацию Становится все более очевидным, что успешные компании готовы развиваться и переосмысливать. Для большинства это теперь означает признание необходимости работать в полной цифровой экосистеме, использующей преимущества широкого спектра цифровых технологий, ранее недоступных. По мере того как организации разрабатывают новые бизнес-модели и оцифровывают доставку продуктов и услуг, интеграция принципов 4.0 в цепочку поставок..

Цифровая трансформация - один из главных приоритетов промышленных компаний. Крупнейшие игроки уже движутся в этом направлении, много лет непрерывно работая над повышением эффективности производства и запуская масштабные программы оптимизации. Внедрение новых аналитических систем на промышленных предприятиях кораблей под множеством разных наименований. Их называют передовой аналитикой или цифровыми инновациями, и по своей сути технология может быть сведена к искусственному интеллекту...

Изменение розничной торговли с помощью интеллектуальной автоматизации принятия решений Когда Rubikloud объявляет о своем финансировании серии B , мы подумали о том, чтобы рассказать больше о том, почему, по нашему мнению, компания может стать новым ведущим поставщиком розничной информации - и, в конечном итоге, почему мы поддержали соучредителя и генерального директора Керри Лю и его команду для их следующая фаза роста. я. Достигнута точка перегиба Немногие отрасли прошли такой..

с помощью Microsoft Azure и NLTK Обучение под наблюдением опирается на помеченные наборы данных для обучения. Когда набор данных не помечен, бизнес-пользователей часто просят идентифицировать действительные экземпляры, дать им правильную идентификацию и представление. Кроме того, этот процесс маркировки чрезвычайно полезен, поскольку владельцы или эксперты по данным принимают решения о том, как следует называть или рассматривать данные, находясь внутри проектного цикла реализации..