С внедрением ИИ обработка данных никогда не была более централизованной и доступной. Однако использование ИИ требует надлежащего управления и регулирования, чтобы обеспечить безопасный и этичный обмен данными. Один набор вопросов управления моделью ИИ в течение жизненного цикла обучения, операционализации моделей (или логического вывода) и переобучения — когда вы переносите свои данные на вычисления, а обратный случай также интересен в том смысле, что вы сейчас предоставленная модель,..

Это вопрос, который всплывал на дискуссионных столах конференций и в социальных чатах повсюду: «Могут ли машины включать людей?». Это вопрос, который часто сопровождает сцены и визуальные эффекты из таких фильмов, как «Терминатор». Но что мы знаем и что мы видели из использования ИИ в больших данных, так это то, что при проектировании систем для больших масштабов с более сложными средами необходимо учитывать определенные неопределенности и предубеждения. Ссылка на изображение:..

Представьте себе, что когда мы занимаемся своей повседневной жизнью — просматриваем веб-сайты, покупаем что-то, пользуемся шампунем определенной марки — следы информации рассыпаются по нашему следу; информация настолько объемна и разнообразна по своему содержанию, форме и направленности, что любому среднему человеку было бы чрезвычайно трудно систематизировать и анализировать ее без помощи специализированных программных приложений или оборудования. В этом заключается цель аналитики..