Wir haben ein Tool entwickelt, das die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt und Forschern in den Sozialwissenschaften dabei helfen soll, Datensätze aus verschiedenen Kontexten zu harmonisieren .
Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass wir für den Wellcome Trust Mental Health Data Prize an einem neuen Projekt namens Harmony arbeiten.
Viele Anwendungen des maschinellen Lernens in der Wirtschaft sind komplex, aber wir können viel erreichen, indem wir das Risiko auf einer additiven Skala von 0 bis 10 bewerten.
Heute, Donnerstag, der 5. Mai, wird weltweit der Internationale Tag der Hebamme gefeiert, organisiert von der International Confederation of Midwives .
Bedeutet der Schutz sensibler Daten, dass Sie auch Abstriche bei der Leistung Ihres maschinellen Lernmodells machen müssen? Wenn Sie maschinelles Lernen an der Universität studieren oder einen Online-Kurs belegen, arbeiten Sie normalerweise mit einer Reihe öffentlich verfügbarer Datensätze wie dem Titanic-Datensatz , dem Fisher’s Iris Flower-Datensatz oder dem Labeled Faces in the Wild- Datensatz.
Wir untersuchen den möglichen Einfluss von maschinellem Lernen und KI auf die Rechtsbranche. Sich mutig dorthin wagen, wo sich noch kein Rechtsteam oder keine Rechtsabteilung zuvor gewagt hat – durch künstliche Intelligenz.
Wie können die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Datenwissenschaft gemeinnützigen Organisationen wie der White Ribbon Alliance dabei helfen, Umfragedaten zu analysieren und sie mit der Welt zu teilen?
Registrieren Sie sich hier für die Auftaktveranstaltung am 29. März 2021: https://bit.ly/3uSYIKH . Klicken Sie hier , um das Dashboard aufzurufen.
Können wir die KI-Voreingenommenheit beseitigen? Voreingenommenheit ist eine der vielen Unvollkommenheiten der Menschheit, die dazu führt, dass wir Fehler machen und uns davon abhalten, zu wachsen und Innovationen voranzutreiben.
Wie wenden wir Ethik auf künstliche Intelligenz an? Warum brauchen wir jetzt eine KI-Ethik? Was ist KI-Ethik? Die ständig wachsende Verfügbarkeit von Big Data und Cloud Computing, die verbesserte Rechenleistung und die jüngsten Entwicklungen bei Deep-Learning-Algorithmen haben den Weg für maschinelle Lernalgorithmen geebnet, die nahezu jede Branche verändern werden.
Erklärbare KI oder XAI bezieht sich auf eine Sammlung von Möglichkeiten, wie wir Modelle für maschinelles Lernen analysieren können. Es ist das Gegenteil der sogenannten „Black Box“, einem maschinellen Lernmodell, dessen Entscheidungen nicht verstanden oder erklärt werden können .
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