Insolvenz-Bot Ein Bot, der LLMs nutzt, um Fragen zum englischen Insolvenzrecht zu beantworten. Mehr erfahren Sie in unserem begleitenden Blogbeitrag .
Bild von: harmoniedata.ac.uk “Zu viel denken” Ich habe an der Entwicklung von Harmony gearbeitet, einem Tool, das Psychologieforschern dabei hilft, Fragebogenelemente im Klartext in verschiedenen Sprachen zu harmonisieren , damit sie Datensätze aus unterschiedlichen Quellen kombinieren können.
Insolvenz-Bot unter Berücksichtigung einiger Gesetze und Formen sowie einiger Rechtsprechung Wir haben einen Bot entwickelt, der die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um die Leistungsfähigkeit von legalem NLP zu demonstrieren.
Am 7. Juni 2023 um 18:00 Uhr britischer Zeit (13:00 Uhr EDT) präsentieren wir im Webinar Dash in Action: Bildverarbeitung, Prognose, NLP.
Wir sind stolz, Ihnen mitteilen zu können, dass das Clinical Trial Risk Tool aus 25 tollen Apps, die von der Community eingereicht wurden, als Gewinner der Plotly Dash Beispiel-Apps-Challenge (2023) ausgewählt wurde!
Was sind künstliche neuronale Netze und wie lernen sie? Wofür verwenden wir sie? Was sind einige Beispiele für künstliche neuronale Netze?
Wir haben das Clinical Trial Risk Tool entwickelt, ein Tool zur Risikobewertung klinischer Studien, das KI und NLP nutzt, um das Risiko eines nicht aussagekräftigen Endes einer Studie zu quantifizieren.
Wie funktioniert Deep Learning und haben wir wirklich noch die Kontrolle? Deep-Learning-Modelle entwickeln sich weiter, genau wie wir Ihr Mobiltelefon erhält eine Benachrichtigung.
Würden Sie diese Person einstellen oder mit ihr ausgehen? Es gibt einen Haken: Sie existiert nicht! Das Bild habe ich mit der Software StyleGAN in wenigen Sekunden generiert.
Was ist natürliche Sprachverarbeitung? Natural Language Processing ( NLP ) ist der Bereich der künstlichen Intelligenz , der sich mit menschlicher Sprache und Sprache befasst.
Wie erklären wir, wie ein neuronales Netzwerk ein Bild erkennen kann? Manchmal stoßen wir als Datenwissenschaftler auf Fälle, in denen wir ein Modell für maschinelles Lernen erstellen müssen, das keine Blackbox sein sollte, sondern transparente Entscheidungen treffen sollte, die für Menschen verständlich sind.
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