Ressources Plateformes MLOps

Nous voyons des milliers d'images chaque jour, en ligne et dans le monde réel. Il est probable que les images aient été modifiées d'une manière ou d'une autre avant d'être diffusées dans la nature.

Souviens-toi de Sophia, l'humanoïde qui est apparue dans l'émission de fin de soirée avec Jimmy Fallon ?

L'intelligence artificielle générale (IAG) pourrait être la meilleure ou la pire chose qui nous soit jamais arrivée.

Faire apprendre aux ordinateurs l'ABC d'un cerveau humain.

Les données brutes n'ont aucun sens. Les rendre prêtes pour les affaires nécessite beaucoup de temps, de ressources, et bien sûr, de café.

Raising the level of behavioral intelligence in computers.

Le monde est plein de conférences, de lumières vives, de chaises relativement confortables et de visages amicaux. Ajoutez-y de la nourriture décente, et vous êtes parti pour une expérience formidable. Le mois dernier, j'ai eu le plaisir d'assister à Rev 3 par Domino Data Lab dans la Grosse Pomme, qui n'a pas déçu. En plus de la camaraderie et des goodies, j'ai appris des mises à jour de leurs produits et du domaine plus large de l'apprentissage automatique (ML), que je vais partager ici.  

Si vous utilisez un smartphone, vous avez probablement rencontré l'IA étroite.

L'intelligence artificielle (IA) s'est intégrée dans de nombreux types de logiciels en exploitant les données pour produire des informations pertinentes et effectuer des tâches répétitives ; et les logiciels de recherche financière ne font pas exception. IA pour la recherche financière  Les logiciels de recherche financière agrègent des données et des documents sur des sujets sélectionnés par l'utilisateur pour que les analystes les utilisent dans leur processus de sélection d'investissement. Les professionnels des services financiers utilisent ce logiciel pour évaluer correctement les investissements en fonction du niveau de risque acceptable. L'IA est essentielle pour réduire le temps nécessaire à l'agrégation d'informations et de données pertinentes provenant de sources fiables et pour réaliser des investissements judicieux. 

Comme de nombreuses autres avancées technologiques, l'IoT est à la pointe de l'innovation.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des termes à la mode dans le domaine technologique qui sont souvent – et à tort – utilisés de manière interchangeable.

Les nouvelles ont été inondées d'histoires sur la fermeture des magasins physiques à un rythme stupéfiant.

Lorsqu'on pense à l'intelligence artificielle (IA), la première chose qui vient à l'esprit des gens n'est pas le marketing. Si tant est que le logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique (MLOps) est associé au secteur technologique – avec le secteur de la santé arrivant en deuxième position.

Il n'est pas secret que le secteur de la santé est un domaine perpétuellement en demande.

Oubliez ce que vous avez pu entendre. L'apprentissage automatique n'est pas un nouveau concept ou une étude à ses débuts.

L'intelligence artificielle est utilisée comme un terme générique pour de nombreux sous-ensembles de l'IA, qui est en soi un sous-ensemble de l'informatique.

Au lieu de donner du crédit aux livres et films alarmistes sur les êtres artificiellement intelligents prenant le contrôle du monde et se retournant contre les humains (quelqu'un a dit Terminator ?), il est temps que nous examinions de près les avantages prouvés et les risques potentiels de certaines applications réelles de l'intelligence artificielle.

Avec l'accent mis fortement sur la transformation numérique, les acheteurs de logiciels recherchent activement des produits qui intègrent l'intelligence artificielle dans les applications pour plusieurs raisons.