Машинное обучение изменило то, как мы ведем бизнес. Однако многие из них стали жертвами изменений, вызванных машинным обучением. Причина, по которой машинное обучение настолько впечатляюще, заключается в его удивительной способности делать точные прогнозы, о которых знает большинство людей. На самом деле правильные модели машинного обучения могут позволить вам делать прогнозы еще до того, как человек поймет, что происходит. На ум приходит печально известная история о том, как Target..

Создание продукта данных может включать машинное обучение и другую науку о данных, которая немного отличается от традиционной разработки программного обеспечения. Большая часть работы может выполняться экспериментально и не соответствовать типичному процессу CI/CD, характерному для SDLC. Кроме того, люди, выполняющие эту работу, могут не иметь глубоких знаний в области разработки программного обеспечения и не чувствовать себя комфортно с инструментами и процессами, способствующими..

Несмотря на преимущества использования моделей ИИ внутри вашего приложения, принятие ИИ , похоже, не так широко распространено, как могло бы быть. Это потому, что невероятно сложно заставить внедрение ИИ на предприятии работать хорошо. Это необходимо преодолеть, чтобы способствовать быстрому внедрению ИИ. Если вы сможете заставить свою организацию действительно хорошо строить модели ИИ, вы опередите конкурентов. Это позволит вам сделать больше внутри вашей организации, чтобы получить..

Подход, которого придерживается большинство компаний при внедрении программ обработки данных и машинного обучения, заключается в том, чтобы нанимать «бездельников на рабочие места». Промышленные компании и поставщики услуг наняли инженеров по данным, ученых и аналитиков для работы с дронами. Миллионы долларов были потрачены во всем мире на то, чтобы использовать машинное обучение и искусственный интеллект. Характер работы, как правило, был трудоемким, а получение значимых результатов..