Temat: uczenie maszynowe

10 wskazówek firmy Cloudera, żeby skutecznie wdrożyć technologie uczenia maszynowego w firmie Monika Gałązka, 22.06.2022 W ramach nowych modeli biznesowych, bazujących na danych, coraz większe znaczenie w przedsiębiorstwach mają technologie oparte na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML). Wyzwaniami we wdrażaniu takich rozwiązań są jednak koszty, niedobór specjalistycznej wiedzy oraz brak uwzględnienia ich w strategii firmy. Jakie kroki powinny zatem podjąć firmy, żeby skutecznie je wdrożyć?

Red Hat OpenShift dodaje obsługę Nvidia, Arm i AI Paul Krill, 24.03.2022 Oparta na Kubernetes platforma zwiększa wsparcie dla obciążeń związanych z AI i uczeniem maszynowym oraz ułatwia wdrażanie u kolejnych partnerów chmury.

Upadek wieży Babel. Czy technologia wyręczy nas w nauce języków obcych? Grzegorz Stech, Anna Ładan, 16.02.2022 Technologie konwersacyjnej sztucznej inteligencji stają się wszechobecne, a na rynek trafia coraz więcej produktów wykorzystujących automatyczne rozpoznawanie mowy, rozumienie języka naturalnego i syntezę mowy. Specjalista od uczenia maszynowego jest zawodem przyszłości.

Przyszłość pracy: zatrudni Cię (i zwolni) cyfrowy szef Lucas Mearian, 14.01.2022 Firmy na całym świecie zmagają się z problemem zarządzania rozproszoną, zdalną siłą roboczą. Efektem jest szybki wzrost automatyzacji – działają już algorytmy, które pomagają zatrudniać pracowników i monitorować ich pracę.

8 technologii kluczowych dla przyszłości pracy Bob Violino, 12.01.2022 W miarę jak hybrydowe miejsce pracy staje się normą, technologie zaprojektowane z myślą o dostosowaniu, ochronie i zwiększeniu wydajności pracowników zdalnych i pracujących w biurze nabierają kluczowego znaczenia.

Jak cyfrowe bliźniaki ulepszają systemy fizyczne Isaac Sacolick , 27.12.2021 Wschodząca technologia digital twins łączy świat fizyczny i cyfrowy w sposób, który ma potencjał, by zmienić wiele branż.

Jak chmury publiczne wprowadzają innowacje w zakresie AI Isaac Sacolick, InfoWorld, 30.11.2021 Firmy, które nie mają zasobów do opracowania własnych modeli uczenia maszynowego, zwracają się do dużych dostawców usług w chmurze.

3 sposoby wykorzystania danych, analityki i uczenia maszynowego w automatyzacji testów Isaac Sacolick, InfoWorld, 20.10.2021 Lepsze testowanie oznacza lepsze oprogramowanie. Wykorzystanie NLP, generowanie danych testowych i sama optymalizacja testów może szybko poprawić jakość aplikacji.

Eliminacja oszustw na platformach sprzedażowych Grzegorz Stech, 03.09.2021 Adyen, globalna platforma płatnicza uruchomiła właśnie rozwiązanie służące do walki z oszustwami na platformach typu marketplace. Score jest oparte na uczeniu maszynowym, które sygnalizuje nietypowe działania i monitoruje zgodność działania platformy.

Data Driven Innovation - innowacje karmią się danymi Ludwik Krakowiak, 03.11.2020 O wyzwaniach związanych z przetwarzaniem danych i uzyskiwaniem z nich korzyści dla organizacji opowiadali prelegenci konferencji Data Driven Innovation, zorganizowanej przez redakcję „Computerworlda”.

Jak się uczy sztuczna inteligencja Marcin Bieńkowski, 26.02.2020 W niemal każdej dyskusji dotyczącej sztucznej inteligencji pojawiają się sformułowania: uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Bywa wręcz, że wszystkie te zwroty funkcjonują zamiennie, co świadczy o niezrozumieniu tematu przez używające ich osoby.

Przyszłość z uczeniem maszynowym Danuta Sass, 09.10.2019 W ostatnich latach nastąpił intensywny rozwój sztucznej inteligencji, w tym uczenia maszynowego. Niedługo staną się one czynnikiem każdej innowacji. Będą wpływać na biznes i na konkurencyjność firm. W jaki sposób? Odpowiedzi warto poszukać w książce Marcina Szeligi „Praktyczne uczenie maszynowe”.

Wydarzenia

Synergia NetApp i środowisk Machine Learning – bioinformatyczne studium przypadku

Computerworld dostarcza najświeższe informacje, opinie, prognozy i analizy z branży IT w Polsce i na świecie.

W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

Zamów reklamę

(+48) 662 287 830