Старая поговорка — «Мусор на входе — мусор на выходе» — применима и к машинному обучению; если ваши данные плохие, то же самое произойдет и с моделью AI/ML, обученной на них. На кону стоит искусственный интеллект решений с его неточными прогнозами, влияющими на ваш бизнес. Как нам определить, достаточно ли хороши ваши данные — априори, прежде чем мы потратим значительное время на построение модели ML только для того, чтобы обнаружить, что ее прогнозы сомнительны? С вашими данными..

Что, если бы вместо футбола, баскетбола или балета ваш ребенок учился программированию? 21-й век — это поколение компьютеров по преимуществу, и веб-разработчики пользуются большим спросом в домене . Вместо того, чтобы ждать, пока ваш ребенок приобретет свой первый веб-навык, почему бы вашему ребенку не указать десятилетний опыт в своем резюме? Да, с помощью этих трех методов можно научить детей программировать . Прежде всего, поделитесь ссылкой со своими друзьями и семьей..

Мои данные хороши? Надежность исследовательских баз данных Доказательные исследования (часто называемые «наукой») и разработка новых технологий основаны на сборе, обработке и анализе данных. Научные результаты основаны на данных. Сами исследователи и научный принцип в целом также принимают множество мер предосторожности, чтобы убедиться, что их результаты надежно отражают доказательства, присутствующие в данных. Например, чтобы убедиться, что исследователи из другой группы могут..

При поддержке Sov.ai Управление автоматизированными системами во время кризисов Автоматизированные системы принятия решений становятся все более распространенными во всех аспектах нашей жизни. Алгоритмы занимают центральное место в управлении нашими самолетами, обращении с деньгами и мониторинге нашего здоровья. Но кризисные ситуации создают проблемы для операторов таких систем. Может потребоваться время, чтобы распознать, когда система выходит за границы ее возможностей, а..