Was sind künstliche neuronale Netze und wie lernen sie? Wofür verwenden wir sie? Was sind einige Beispiele für künstliche neuronale Netze? Wie verwenden wir neuronale Netze?
Wie Hybrid-KI das Beste aus symbolischer KI und maschinellem Lernen kombinieren kann, um Gehälter, Risiken und Kosten klinischer Studien vorherzusagen und Chatbots zu verbessern.
Viele Anwendungen des maschinellen Lernens in Unternehmen sind komplex, aber wir können viel erreichen, wenn wir das Risiko auf einer additiven Skala von 0 bis 10 bewerten. Dies ist ein Mittelweg zwischen der Verwendung komplexer Black-Box-Modelle wie neuronaler Netzwerke und der traditionellen menschlichen Intuition.
Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache lässt sich zwischen Kunden und Verkäufern unterscheiden Ist es möglich, mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zwischen unerwünschten Verkaufsansprachen und vielversprechenden Leads für das Kundenbeziehungsmanagement eines Unternehmens zu unterscheiden? Wenn ja, wäre dies eine großartige Anwendung von KI in Unternehmen .
Die Stellenausschreibungen für Data-Science-Berater haben seit 2013 um sagenhafte 256 % zugenommen . Warum? Der Bedarf an Datenerfassung und -verarbeitung besteht überall. Fast alle Unternehmen – vom Großkonzern bis zum Kleinbetrieb – brauchen jemanden, der ihre Daten verwaltet und interpretiert. Zudem nutzen heute mehr Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Aufgaben wie Kundenpersonalisierung, Empfehlungsmaschinen, Abwanderungsprognosen, Kostenmodellierung und andere wichtige Geschäftsfunktionen zu verbessern oder zu automatisieren. Auch in Nischenbereichen der Data Science wie natürlicher Sprachverarbeitung oder Computer Vision steigt die Nachfrage, um Branchen wie der Versicherungs-, Gesundheits-, Rechts- und Pharmabranche die Verarbeitung riesiger Datenmengen in Text- oder Bildform zu ermöglichen.
Einige Möglichkeiten, wie wir kausale Effekte mithilfe von maschinellem Lernen , Statistik und Ökonometrie modellieren können, von einem religiösen Text aus dem sechsten Jahrhundert bis hin zum kausalen maschinellen Lernen des Jahres 2021, einschließlich der kausalen Verarbeitung natürlicher Sprache .
Was ist unüberwachtes Lernen? Wenn wir daran denken, eine Fertigkeit zu erwerben oder ein neues Fach zu lernen, stellen sich die meisten von uns diesen Prozess so vor, dass ein Lehrer uns sein Wissen weitergibt. Wenn Sie einem Kind beispielsweise beibringen, zwischen verschiedenen Früchten zu unterscheiden, können Sie ihm verschiedene Bilder zeigen und eines als Apfel, ein anderes als Birne usw. identifizieren, sodass das Kind, wenn es diese Früchte im wirklichen Leben sieht, selbst erkennen kann, welche welche ist, aber zunächst anhand der von Ihnen bereitgestellten Beschriftungen. Dies wird als überwachtes Lernen bezeichnet und ist eine Möglichkeit, bei der künstliche Intelligenz maschinelles Lernen nutzt, um bestimmte Ergebnisse vorherzusagen, nachdem Datenpunkte mit bekannten Ergebnissen verwendet wurden. Dies ist jedoch nicht die einzige Art, wie wir oder Computer lernen. Wir möchten Ihnen unüberwachtes Lernen vorstellen.
Erklärbare KI oder XAI bezeichnet eine Sammlung von Möglichkeiten zur Analyse von Modellen des maschinellen Lernens. Es ist das Gegenteil der sogenannten „Black Box“, eines Modells des maschinellen Lernens, dessen Entscheidungen nicht verstanden oder erklärt werden können . Hier ist ein kurzes Video, das wir über erklärbare KI gemacht haben.
Technische Due Diligence für Unternehmen mit KI-Produkten und -Technologien Denken Sie über eine Investition in ein Startup nach, das angeblich KI oder maschinelles Lernen einsetzt, und möchten Sie eine völlig unvoreingenommene Bewertung seiner tatsächlichen KI-Technologie oder -Produkte?
Wichtige Data-Science-Konzepte von A bis Z Ich habe eine kleine Auswahl einiger Data-Science-Konzepte für Fortgeschrittene zusammengestellt, die Ihnen eine gute Grundlage in diesem Bereich bieten. Viele davon basieren auf einer Reihe von Artikeln, die ich für die hervorragende Data-Science-Ressource deepai.org geschrieben habe. Ich habe die Liste der Data-Science-Konzepte etwas auf die Verarbeitung natürlicher Sprache ausgerichtet, da dies der Bereich ist, in dem ich hauptsächlich arbeite.
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