Soi cầu Xổ số Hải Dương
Vị Trí:Xổ số Hà Tĩnh > Soi cầu Xổ số Hải Dương > Soi Cau Dac Biet Mb Hom Nay Việc tiêu diệt công nghệ AI sắp sửa có
Soi Cau Dac Biet Mb Hom Nay Việc tiêu diệt công nghệ AI sắp sửa có

Cập Nhật:2022-07-17 07:01    Lượt Xem:167

Soi Cau Dac Biet Mb Hom Nay Việc tiêu diệt công nghệ AI sắp sửa có

Không, không. Dịch bệnh đã gây sốc cho thị trường to àn cầu, nhưng đầu tư vào các công ty tình báo nhân tạo (AI) tiếp tục phát triển. Một nghiên cứu mới của đài phát hiện ra ngành công nghiệp đang phá vỡ kỷ lục tài chính ở 2021. Hơn cả số dặm của Mỹ trong việc tài chính trong lĩnh vực này ở 2020. Description Dừng lại Không, không. Description Dễ hơn. nhưng là một trở ngại mới cho việc phát triển AI trên diện rộng 2mm; vấn đề về nợ kỹ thuật 2mm; Nó đe dọa sự phát triển liên tục và chấp nhận ứng dụng AI. Description thứ được gọi là nợ kỹ thuật là thiếu hay chậm trễ một số công trình phát triển trong phần mềm để đảm bảo rằng dự án được hoàn thành kịp thời trước ngày cung cấp hứa, cho dù tất cả các chức năng chưa hoàn thành trước khi phát hành. Description để phát triển nhanh, nhiều công việc đã bị bỏ qua, nhưng nó là chất xúc tác chủ yếu cho sự tăng và trì hoãn chi phí dự án. Description Việc xây dựng và triển khai các ứng dụng truyền thống và hệ thống phần mềm là một tiến trình phụ tùng, theo sau những thay đổi cần thiết. Trong mỗi phiên bản, khoản nợ kỹ thuật trong quá trình được dự đoán, lên kế hoạch và giảm. Vì loại nợ công nghệ này dễ đoánSoi Cau Dac Biet Mb Hom Nay, nên nó được tính toán như mọi chi phí khác. Description Nhưng công nghệ trí tuệ nhân tạo không phải vậy, nó có cấu trúc khác. Description Mối nợ công nghệ AI là gì? Người quyết định ở. (0) các công ty (AI) bắt đầu đang phát triển% 2mm dash; thông qua AI 2mm; Ví dụ như robot chat, nhận diện khuôn mặt, trợ lý giọng thông minh và tự động viết văn bản 2mm; Để tìm kiếm khả năng kinh doanh mới, họ phải biết về sự khác biệt trong công nghệ AI và có những biện pháp để loại bỏ và ngăn chặn nó. Description Mục tiêu của chế tạo AI là phát hiện, huấn luyện và bố trí các mô hình dự đoán chính xác và đáng tin cậy. Tuy nhiên, món nợ công nghệ AI bao gồm các chi phí của phức tạp thủ tục và thủ tục cần thiết để đạt được tất cả điều này. Trong trí thông minh nhân tạo, nợ kỹ thuật không phải là kết quả của việc đưa ra quyết định, mà là kết quả của việc nhận thức được mức độ thông minh cần thiết và các yêu cầu chức năng của phần mềm. Description Sử dụng các thuật to án thần kinh (ẩn số) để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), máy nhìn, nhận dạng giọng nói và tổng hợp. Sự phức tạp của mô hình này làm cho việc quản lý các khoản nợ kỹ thuật khó hơn rất nhiều. Description Những yêu cầu về chức năng và thủ tục này thường được đáp ứng bằng việc thêm, mã hóa đặc biệt và thủ công trong các công việc hình tròn, được dùng để quản lý và đảm bảo tiến trình phát triển và triển các mô hình AI. Vấn đề là đối với một thế hệ mới của những mô hình học sâu có hàng tỉ thông số và có thể hàng triệu đô la trong chi phí đào tạo, quản lý khoản nợ công nghệ AI đang học sâu thì không thể duy trì được. Rủi ro quá lớn. Description Tránh món nợ công nghệ AI Sự phức tạp của (0) Việc học sâu đã gia tăng nhanh chóng, dẫn đến một tăng số lượng nợ công nghệ AI. Để đối phó với tình huống này, các công ty cần sự trợ giúp. Đây là nơi cấu trúc của AI tổ chức AI và phần mềm tự động động có thể giúp đỡ. Description Gartner, một tổ chức nghiên cứu, xác định các loại platform như khả năng cung cấp cho công ty kế hoạch, tự động, sản phẩm sản xuất và ống dẫn AI. Nó cũng cung cấp quản lý cấp trường kinh doanh, gồm tái sử dụng, tái tạo, quản lý giải phóng, thừa kế, quản lý rủi ro và kiểm soát an ninh. Những platform này cũng có thể phát triển theo chiều hướng; Giao dịch gián điệp, mây và chất Iỗi; Và luồng hoạt động và bối cảnh bó sát. Description Sử dụng máy móc có nhiều hệ thống cấu tạo và tự động nhân tạo (AI OAP), nhưng chỉ có vài nhu cầu duy nhất duy nhất hỗ trợ việc học sâu, và thậm chí ít cung cấp độ minh bạch của đám mây. Description Dễ quá ba nhà cung cấp dịch vụ Mây siêu lớn 2mm; Amazon (ASS), Google cloud (Google cloud) và Microsoft azure% 2mglid; 2mm; Mỗi bộ phận lo liệu vũ đạo và tự động sở hữu. Đối với những công ty sử dụng một đám mây để xử lý các công việc nghiên cứu sâu, những thứ này có thể giúp giảm nợ kỹ thuật rất lớn. Tuy nhiên, đối với nhiều công ty sử dụng những đám mây đa đủ lớn và nhân tạo vì các lý do kinh tế và quy định, chấp nhận nhiều tổ chức OAS sẽ mang tính phức tạp trong hoạt động, mà sẽ làm giảm tối đa vai trò của nó trong nợ công nghệ AI. Description Dễ dàng hơn. may mắn, có một số nguồn cung cấp AI OAS mới nổi sử dụng các sản phẩm và dịch vụ độc lập trên mây để đáp ứng nhu cầu học sâu của người dùng đa đám mây và mây. Những sản phẩm và dịch vụ này cung cấp một giao diện người dùng duy nhất và các chức năng chung trong mọi môi trường. Description Những người sử dụng tiềm năng của các platform sẽ tìm ra sự khác biệt trong cách cân bằng nhu cầu của các nhà ảo thuật, quản lý và các nhân viên để dễ sử dụng, Đây là những yếu tố chủ yếu của món nợ công nghệ AI, sẽ thay đổi tùy thuộc vào các tổ chức sử dụng. chọn giải pháp AI tốt nhất có nghĩa là sử dụng một phương pháp hợp tác để đảm bảo sự phù hợp nhất giữa dịch vụ và to àn bộ tổ chức. Chiến đấu với công nghệ AI là môn thể thao đồng đội. Description Khi sâu học tiếp tục trở thành một công cụ quan trọng cho sự phát triển trong các ngành công nghiệp khác nhau, càng lúc càng khẩn cấp để kiểm soát các khoản nợ của công nghệ AI, vì nó dễ dàng chôn vùi một kế hoạch hứa hẹn trong các chi phí tăng đột ngột. Bên AI OAS giúp xóa bỏ các khoản nợ công nghệ AI, cải thiện lợi nhuận trên đầu tư, đẩy nhanh thời gian giá trị và bảo đảm rằng một loạt các nhu cầu học sâu sắc đáp ứng yêu cầu quy định. Dựa trên lợi ích này, loại thông tin này nên là yếu tố cơ bản trong chiến lược AI tương lai của mỗi công ty. Description Không, không. Description