6 причин, чому проекти зі штучного інтелекту зазнають невдачі
6 причин, чому проекти зі створення штучного інтелекту зазнають невдачі Здається, що штучний інтелект присутній скрізь, але реальність така, що багато компаній стикаються з проблемами при успішному впровадженні штучного інтелекту. Згідно з дослідженням MIT SMR-BCG Artificial Intelligence Global Executive Study and Research Report, сім...
10 речей, які слід знати керівникам проектів перед початком роботи над АІ-проектом
10 речей, які варто знати керівникам проектів перед початком роботи зі штучним інтелектом Технології штучного інтелекту та машинного навчання змінюють спосіб, у який організації оптимізують свої бізнес-процеси та операції. У різних галузях компанії усвідомлюють переваги штучного інтелекту.
9 способів, як компанії використовують ШІ для соціального слухання
9 способів, як компанії використовують штучний інтелект для соціального прослуховування Залучення клієнтів - ключова складова успіху будь-якого бізнесу. Щоб досягти успіху в маркетингу, організаціям необхідно пристосовуватися до думок і очікувань своєї цільової аудиторії. І це ще не все -...
Що таке пояснювальний ШІ?
Що таке штучний інтелект, який можна пояснити? З розвитком технологій глибокого навчання, таких як штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН), перед нами постає завдання зрозуміти результати, отримані за допомогою комп'ютерних алгоритмів. Наприклад, як алгоритми ML створили той чи інший...
Що робить ШІ зрозумілим?
Що робить ШІ зрозумілим? Застосування штучного інтелекту (ШІ) стрімко зросло завдяки успіхам машинного навчання. Майбутні розробки повинні привести до створення автономних систем, здатних сприймати, навчатися, приймати рішення та діяти. Однак нездатність цих систем...
Як медицина може використовувати зрозумілий ШІ?
Як охорона здоров'я може використовувати зрозумілий ШІ? Охорона здоров'я, фінанси, страхування та виробництво - це лише кілька галузей, де штучний інтелект (ШІ) має значний вплив. Розробляються більш складні моделі штучного інтелекту, які відповідають вимогам конкретних випадків використання....
Що таке ворожа атака штучного інтелекту?
Що таке ворожа АІ-атака? Технології глибокого навчання, такі як штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН), надають підприємствам низку бізнес-переваг. У той же час, ворожі атаки ШІ є зростаючою проблемою безпеки для сучасних систем.....
6 проблем, які добре вирішує штучний інтелект
6 проблем, які добре вирішує штучний інтелект Понад 851TP3% проектів у сфері науки про дані не виходять за рамки тестування і не переходять у виробництво. Якщо кожен починає проект з машинного навчання / штучного інтелекту, то що ж йде не так? Ця стаття допоможе вам зосередитися на...
Навчальний посібник: Як підготувати ELECTRA до вивчення іспанської мови з нуля
Підручник: Як навчити ELECTRA іспанської з нуля Вперше опубліковано дослідником машинного навчання Skim AI, Крісом Траном. Вступ Ця стаття про те, як підготувати ELECTRA, ще одного члена сімейства методів попереднього навчання Transformer, до вивчення іспанської...
Навчальний посібник: Як налаштувати BERT для розпізнавання іменованих об'єктів (NER)
Підручник: Як налаштувати BERT для NER Вперше опубліковано дослідником машинного навчання Skim AI, Крісом Траном. Вступ Ця стаття про те, як налаштувати BERT для розпізнавання іменованих об'єктів (NER). Зокрема, про те, як навчити варіацію BERT, SpanBERTa, для...
Навчальний посібник: Як налаштувати BERT для екстрактивного узагальнення
Підручник: Як налаштувати BERT для екстрактивного узагальнення Вперше опубліковано дослідником машинного навчання Skim AI, Крісом Траном 1. Вступ Узагальнення вже давно є складним завданням в обробці природної мови. Щоб створити коротку версію документа, потрібно...
Розпізнавання іменованих об'єктів за допомогою трансформаторів
Розпізнавання іменованих сутностей за допомогою трансформаторів ВступПервинне посилання Частина I: Як ми навчали мовну модель RoBERTa для іспанської мови з нуля У моєму попередньому дописі в блозі ми обговорювали, як ми попередньо навчали SpanBERTa, трансформаторну мовну модель для іспанської мови, на великому корпусі з...
8 способів, як новинні та контент-компанії використовують штучний інтелект, щоб заощадити гроші та покращити UX
8 способів, як новинні та контент-компанії використовують штучний інтелект для економії грошей та покращення UX Найкращий спосіб зрозуміти вплив технологій - це розібратися в конкретиці, прикладах того, як насправді застосовуються технології для вирішення поточних проблем. Нижче наведено 8 поширених прикладів використання штучного інтелекту.
6 проблем, які добре вирішує штучний інтелект
6 проблем, які добре вирішує штучний інтелект Понад 851TP3% проектів у сфері науки про дані не виходять за рамки тестування і не переходять у виробництво. Якщо кожен починає проект з машинного навчання / штучного інтелекту, то що ж йде не так? Ця стаття допоможе вам зосередитися на...
Генерація природної мови та її застосування в бізнесі
Генерація природної мови та її застосування в бізнесі Генерація природної мови (NLG) Продовжуючи дослідження ШІ-авторів та новин, створених роботами, варто розглянути деякі технології, що лежать в основі цих алгоритмів. ШІ, призначений для генерації...
Навчальний посібник: Як тренувати мовну модель RoBERTa для іспанської мови
SpanBERTa: Як ми з нуля навчили мовну модель RoBERTa іспанської мови Вперше опубліковано стажером з машинного навчання Skim AI, Крісом Трэном. spanberta_pretraining_bert_from_scratch Вступ¶ Методи самонавчання з трансформаторними моделями мають...
Навчальний посібник: Тонке налаштування BERT для аналізу настроїв
Підручник: Тонке налаштування BERT для аналізу настроїв Вперше опубліковано дослідником машинного навчання Skim AI, Крісом Траном. BERT_для_аналізу_почуттів A - Вступ¶ Останніми роками спільнота НЛП побачила багато проривних ідей в обробці природної мови,...
10 запитань, які варто поставити перед початком проекту з машинного навчання
10 запитань, які варто поставити перед початком проекту з машинного навчання Понад 80% проектів з науки про дані не виходять за рамки тестування і не переходять у виробництво. Якщо всі починають проект машинного навчання, що ж йде не так? Безсумнівно, рішення ML підвищують ефективність...
Як використовувати Skim AI у вашому дослідницькому процесі
Як використовувати Skim AI у вашому дослідницькому процесі Цілком ймовірно, що поточні методи управління дослідницьким процесом, зібраними даними та створеним у результаті контентом у вашій організації є недостатніми. Такі інструменти, як Google Drive, Evernote і...
Нова хвиля в журналістиці - роботи-письменники?
Нова хвиля в журналістиці - роботи-репортери? Наскільки поширені роботи-репортери? Які небезпеки несуть роботи-репортери? Яка ймовірність того, що стаття, яку ви читаєте, не була написана людиною? У звіті за 2015 рік зазначалося, що AP генерує близько 3,000 статей на рік...
Оновлення продуктів - розумніший пошук
Завдяки інтелектуальним функціям пошуку та витонченому дизайну, Skim AI v3.0 робить вашу дослідницьку роботу ще більш ефективною. Встановіть безкоштовно вже сьогодні.
Тематичне моделювання для продукт-менеджерів
Тематичне моделювання для продакт-менеджерів Що таке тематичне моделювання? Тематичне моделювання - це тип обробки природної мови (NLP), який використовується для пошуку "тем", тобто слів або груп слів, що часто зустрічаються, у наборі документів. Тематичні моделі є критично важливими для менеджерів продуктів...
10 найкращих практик для зберігання маркованих даних
10 найкращих практик для зберігання маркованих даних У вас щойно з'явилася велика ідея. Ви багато читаєте і подумали, що було б цікаво мати класифікатор, який би маркував тон оратора і визначав його політичну приналежність. Як би ви почали вирішувати цю проблему...
Що потрібно знати, перш ніж вибрати набір даних для аналізу настроїв
Кожна модель настроїв потребує навчальних даних, які називаються набором даних для аналізу настроїв. Є кілька речей, які ви повинні знати, перш ніж прийняти рішення про те, який популярний набір даних використовувати.
Готові розвивати свій бізнес за допомогою АІ? Зв'яжіться з нами
Дзвони.
Українська 
English 
Español 
Français 
Deutsch 
Italiano 
Português 
日本語 
한국어