Resulta que la mejor manera de hacer aprendizaje automático (ML) es a veces no hacer ningún aprendizaje automático. De hecho, según Eugene Yan , científico de Amazon Applied , “la primera regla del aprendizaje automático es comenzar sin el aprendizaje automático”.
En un estudio de prueba de concepto, los investigadores utilizaron los diagnósticos de cáncer de próstata de los perros para informar un algoritmo de aprendizaje automático con el objetivo de algún día detectar cánceres con precisión a nivel canino. por Asher Jones Con su legendario sentido del olfato, los perros son expertos en identificar los […]
El algoritmo de aprendizaje que permite el éxito desbocado de las redes neuronales profundas no funciona en cerebros biológicos, pero los investigadores están encontrando alternativas que podrían hacerlo.
La mayoría de las organizaciones carecen de los recursos internos para respaldar las iniciativas críticas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Gran parte de la investigación anti-adversaria se ha centrado en la posibilidad de alteraciones diminutas, en gran parte indetectables, de las imágenes (los investigadores generalmente las denominan “perturbaciones de ruido”) que hacen que los algoritmos de aprendizaje automático (ML) de AI identifiquen o clasifiquen erróneamente las imágenes.
Esta charla cubrió el trabajo que hace Franz para analizar las conversaciones habladas entre clientes y CRM o agentes del centro de llamadas en aplicaciones de misión crítica junto con los desafíos adicionales de asegurarse de que la tecnología de voz a texto pueda lidiar con conceptos de dominio.
La extracción de información automatizada basada en IA de 250 presentaciones de conferencias de oncolcogia de AstraZeneca brinda información sobre el enfoque de I + D.
Como parte de su charla sobre la inteligencia del proyecto, Murray usó las transcripciones que Boeing puso a disposición del público sobre su 737 MAX luego de dos accidentes fatales y la posterior puesta a tierra (desde entonces, la FAA lo aprobó para volar nuevamente).
Aunque los gráficos de conocimiento ya no son un concepto nuevo, la técnica sigue siendo una tecnología subestimada que puede ayudar a descubrir los datos correctos durante el trabajo de gestión del conocimiento. Puede resultar confuso para algunos pero, en última instancia, liberador para la empresa.
En la próxima década, el papel del científico de datos tal como lo conocemos será muy diferente al actual. Pero no se preocupe, nadie predice la pérdida de puestos de trabajo, solo ha cambiado de trabajo.