機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵字列表
重新定義客戶體驗(yàn)：AI如何改變?nèi)f事達(dá)卡
萬(wàn)事達(dá)卡總裁兼首席技術(shù)官Ed McLaughlin分享了公司如何利用尖端技術(shù)和AI驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型，從傳統(tǒng)的塑料信用卡提供商轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字支付領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。
投資AI營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)？回報(bào)最高的3個(gè)領(lǐng)域
AI營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)正在迅速變革營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）、合成數(shù)據(jù)生成（SDG）等關(guān)鍵技術(shù)，企業(yè)能夠更好地優(yōu)化客戶互動(dòng)和個(gè)性化旅程，降低客戶獲取成本，提升客戶生命周期價(jià)值，這些技術(shù)還支持通過(guò)生成相似模型、優(yōu)化定價(jià)策略等方式提升數(shù)據(jù)的使用效率。
AI真的能與人類(lèi)數(shù)據(jù)科學(xué)家競(jìng)爭(zhēng)嗎？OpenAI的新基準(zhǔn)對(duì)其進(jìn)行了測(cè)試
OpenAI推出MLE-bench工具，旨在評(píng)估AI在機(jī)器學(xué)習(xí)工程中的能力。通過(guò)對(duì)Kaggle平臺(tái)上的75個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽進(jìn)行挑戰(zhàn)，MLE-bench不僅測(cè)試AI的計(jì)算能力，還考察其在復(fù)雜任務(wù)中的規(guī)劃、故障排除和創(chuàng)新能力。
盡管AI和機(jī)器學(xué)習(xí)在各行業(yè)帶來(lái)了巨大的變革潛力，但它們也存在風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，一系列高調(diào)的AI失誤顯示了算法出錯(cuò)可能帶來(lái)的嚴(yán)重后果，從麥當(dāng)勞AI點(diǎn)餐失敗到微軟聊天機(jī)器人發(fā)布種族主義推文，再到亞馬遜的招聘工具歧視女性候選人。
針對(duì)AI模型的對(duì)抗性攻擊日益增多：你現(xiàn)在應(yīng)該怎么做？
隨著AI和機(jī)器學(xué)習(xí)模型在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)面臨的對(duì)抗性攻擊威脅正日益增加，這些攻擊形式多樣，包括數(shù)據(jù)投毒、模型竊取和規(guī)避攻擊，尤其對(duì)醫(yī)療和金融等敏感領(lǐng)域構(gòu)成嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。
全面提升企業(yè)數(shù)字防御：多層次病毒掃描技術(shù)的最佳實(shí)踐
在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)威脅日益復(fù)雜的背景下，企業(yè)必須通過(guò)多層次的病毒掃描策略來(lái)保護(hù)其數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。
網(wǎng)絡(luò)威脅 云計(jì)算 API 機(jī)器學(xué)習(xí) 網(wǎng)絡(luò)安全
數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高效率和彈性
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)確定如何重新設(shè)計(jì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心，使其不那么僵化和孤立，從而使其更可靠。
麥肯錫對(duì)2024年最重要的技術(shù)趨勢(shì)的深度分析與前瞻
哪些技術(shù)趨勢(shì)在2024年對(duì)公司最重要？麥肯錫技術(shù)委員會(huì)的新分析突出了先進(jìn)技術(shù)的采用、發(fā)展及其對(duì)行業(yè)的影響。
供應(yīng)鏈管理正面臨日益復(fù)雜的挑戰(zhàn)，特別是在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的引入下。
在CIO Nate Melby的領(lǐng)導(dǎo)下，中西部公用事業(yè)公司Dairyland已成為早期采用機(jī)器學(xué)習(xí)和大型語(yǔ)言模型的先行者，為其成員提供安全、可靠、經(jīng)濟(jì)的電力。
IT領(lǐng)導(dǎo)者如今最關(guān)注的10個(gè)項(xiàng)目
從擁抱AI到現(xiàn)代化基礎(chǔ)設(shè)施，IT領(lǐng)導(dǎo)者正更加關(guān)注關(guān)鍵的業(yè)務(wù)差異化、風(fēng)險(xiǎn)緩解、新興問(wèn)題，以及轉(zhuǎn)變IT以加速變革。
在迅速演變的技術(shù)環(huán)境中，IT領(lǐng)導(dǎo)者識(shí)別出了正在改變工作方式的關(guān)鍵技術(shù)，從GenAI到邊緣計(jì)算和5G的實(shí)用化，這些技術(shù)將對(duì)未來(lái)商業(yè)運(yùn)作產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
用AI解鎖制造業(yè)：企業(yè)如何發(fā)現(xiàn)應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)
在本文中，以PAM公司為例，采用端到端的方法，從業(yè)務(wù)能力矩陣出發(fā)，逐步確定業(yè)務(wù)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)和技術(shù)解決方案，通過(guò)這個(gè)例子，闡述了如何規(guī)避以上問(wèn)題的有效方法，以及如何通過(guò)架構(gòu)的演進(jìn)方法來(lái)持續(xù)關(guān)注和采用最新的AI技術(shù)。
模型訓(xùn)練：優(yōu)化人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，完善DevOps工具的使用
據(jù)說(shuō)法餐的秘訣在于黃油、黃油、更多的黃油。同樣，對(duì)于DevOps而言，成功的三大秘訣是自動(dòng)化、自動(dòng)化、更高程度的自動(dòng)化，而這一切歸根結(jié)底都在于構(gòu)建能夠更快速地不斷發(fā)布新版軟件的流程。
Meta和Twitter人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)部門(mén)的裁員意味著什么
Meta公和Twitter這兩家公司的裁員舉動(dòng)具有重要的代表意義，因?yàn)樗鼈儤?biāo)志著即使是最熱門(mén)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的行業(yè)格局也在發(fā)生變化，同時(shí)也意味著大型科技公司和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)在應(yīng)對(duì)自己負(fù)責(zé)任的人工智能工作方面的反思。
無(wú)人機(jī)如何改變數(shù)據(jù)收集和分析
無(wú)人機(jī)承包商正在見(jiàn)證空中機(jī)器人在如何收集、捕獲、組織、處理和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)方面的發(fā)展。從本質(zhì)上說(shuō)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)走出了云端，進(jìn)入了天空。
戴爾自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案 有效簡(jiǎn)化和加快AI的開(kāi)發(fā)時(shí)間
戴爾自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案 有效簡(jiǎn)化和加快AI的開(kāi)發(fā)時(shí)間。
導(dǎo)致數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目失敗的六大原因
從預(yù)算問(wèn)題到購(gòu)買(mǎi)面臨的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)項(xiàng)目往往從一開(kāi)始實(shí)施就面臨很多障礙。人們需要了解如何克服這些障礙，成功完成項(xiàng)目。企業(yè)在尋求利用其信息資源來(lái)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)時(shí)面臨著一些挑戰(zhàn)。
2023年的4個(gè)大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)
預(yù)計(jì)到2023年，大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)規(guī)模將增長(zhǎng)到770億美元。企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，許多人預(yù)測(cè)，在未來(lái)五年內(nèi)，這將是最受歡迎的職業(yè)。本文介紹了2023年的一些大數(shù)據(jù)趨勢(shì)。
工業(yè)4.0在行動(dòng)：平衡風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)流和運(yùn)營(yíng)
事實(shí)表明，數(shù)據(jù)互操作性、數(shù)據(jù)身份驗(yàn)證和數(shù)據(jù)治理應(yīng)該成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心。Intertrust公司的市場(chǎng)分析師Phil Keys表示，為了確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行，企業(yè)應(yīng)優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)互操作性、數(shù)據(jù)身份驗(yàn)證和數(shù)據(jù)治理，將其作為向工業(yè)4 0轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)考慮因素。
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