harvestingurbantimber.com

A lovely story

CompanionMX ฝึกฝน AI เพื่อตรวจจับสัญญาณของภาวะซึมเศร้าอย่างไร

CompanionMX ฝึกฝน AI เพื่อตรวจจับสัญญาณของภาวะซึมเศร้าอย่างไร เว็บไซต์ สัญญาณของภาวะซึมเศร้านั้นสังเกตได้ยาก แม้แต่กับผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว แต่คุณสามารถสอน AI ให้รับมือกับการเปลี่ยนแปลงทางอารมณ์และพฤติกรรมที่ละเอียดอ่อนได้อย่างน่าเชื่อถือได้หรือไม่CompanionMXซึ่งเป็นบริษัทสตาร์ทอัพในบอสตัน ได้สร้างเครื่องมือด้านสุขภาพจิตขึ้นมาเพื่อทำสิ่งนั้น แพลตฟอร์มนี้ใช้ AI เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ที่ทุกข์ทรมานจากการเปลี่ยนแปลงทางอารมณ์ในภาวะซึมเศร้าเมื่อเวลาผ่านไป การออกแบบเว็บไซต์ ในการทำเช่นนั้น ผู้ร่วมก่อตั้ง Skyler Place และทีมของเขาต้องเอาชนะอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของ AI นั่นคือการสร้างชุดข้อมูลที่แม่นยำสำหรับการฝึกอบรม เพราะสุดท้ายแล้ว หากคุณรวบรวมข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือเลอะเทอะกับการติดฉลาก อัลกอริทึมที่ได้ก็สามารถสร้างความเสียหายมากกว่าผลดีได้อย่างรวดเร็วกระแสของอารมณ์ AI ได้พบกับความสงสัย จากหลายๆ คน ด้วยเหตุผลดังกล่าว ในบางกรณี ความกังวลเหล่านี้โยงกลับไปถึงข้อจำกัดของการพึ่งพาการจดจำใบหน้า ซึ่งผู้เชี่ยวชาญบางคนกล่าวว่าส่งผลให้เกิดการเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ได้ง่ายเกินไปจบปริญญาเอกด้านจิตวิทยาและวิทยาศาสตร์การรู้คิด Place รู้ดีพอๆ กับใครก็ตามที่วิธีง่ายๆ ทำไม่ได้เพื่อหลีกเลี่ยงความลำเอียงและความสัมพันธ์ที่หลอกลวง CompanionMX ได้เริ่มการวิเคราะห์ในอาการที่เป็นที่รู้จักของภาวะซึมเศร้า ผู้ใช้บันทึกความคิดเห็นเกี่ยวกับไดอารี่เสียง 30 วินาทีในวันนั้นผ่านแอป ซึ่งอัลกอริธึมใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบเสียงร้องเพื่อกำหนดระดับพลังงาน ในขณะเดียวกัน แอปจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความถี่ในการส่งข้อความและการโทรออก ตลอดจนระยะทางที่เดินทางผ่าน GPS ซึ่งเป็นพร็อกซีสำหรับพฤติกรรมในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การมีส่วนร่วมทางสังคมและการออกกำลังกายเมื่อรวมกันแล้ว จุดข้อมูลเหล่านี้จะสร้างภาพที่รอบด้านของสภาพจิตใจของผู้ป่วยในขณะที่ลดอุปสรรคในการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ลง Place กล่าว นี่คือสิ่งที่ทีมของเขาเรียนรู้จากการแปลจุดข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นแบบจำลองที่เชื่อถือได้ฝึก AI […]

การชั่งน้ำหนักการแลกเปลี่ยนของ AI ที่อธิบายได้

การชั่งน้ำหนักการแลกเปลี่ยนของ AI ที่อธิบายได้ เว็บไซต์ ในปี 1997 Deep Blue ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของ IBM ได้ต่อสู้กับแชมป์หมากรุก Garry Kasparov ที่ทำให้เขาตกตะลึง ทางเลือกของคอมพิวเตอร์ที่จะเสียสละชิ้นส่วนของมันดูเหมือนอธิบายไม่ได้สำหรับ Kasparov ที่เขาคิดว่ามันเป็นสัญญาณของความฉลาดที่เหนือกว่าของเครื่อง Shaken เขาลาออกจากซีรีส์ของเขาต่อคอมพิวเตอร์แม้ว่าเขาจะได้เปรียบก็ตาม การออกแบบเว็บไซต์ สิบห้าปีต่อมา แต่หนึ่งในนักออกแบบ Deep Blue เปิดเผยว่าการย้ายเป็นเวรเป็นกรรมไม่ได้เข้าสู่ระบบของหน่วยสืบราชการลับเครื่องขั้นสูง – มันเป็นผลมาจากข้อผิดพลาดที่ทุกวันนี้ ไม่มีใครสามารถเอาชนะคอมพิวเตอร์ในการเล่นหมากรุกได้ แต่เรื่องราวยังคงเน้นย้ำว่าการเชื่อ AI อย่างสุ่มสี่สุ่มห้านั้นง่ายเพียงใดเมื่อคุณไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้น มันอาจจะไม่ใช่เรื่องใหญ่โตอะไรในบริบทของเกม แต่แล้วเมื่ออัลกอริทึมช่วยเหลือแพทย์ในการวินิจฉัยทางการแพทย์หรือเมื่อใช้ในการตัดสินใจจ้างงานล่ะในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์แทรกซึมเข้าไปในโครงสร้างของสังคมของเรา การตัดสินใจของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจะมีเดิมพันที่สูงขึ้น ในเวลาเดียวกัน อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจเหล่านั้นกำลังดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบที่เหนือความเข้าใจของเรา คุณจะอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในโครงข่ายประสาทเทียมที่สรุปผลจากเทราไบต์ของข้อมูลได้อย่างไรหลายคนเริ่มโต้แย้งว่าผู้คนมีสิทธิ์ที่จะเข้าใจอัลกอริทึมในการตัดสินใจที่ส่งผลต่อพวกเขา และสำหรับบริษัทแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องสามารถระบุได้ว่าอัลกอริทึมนั้นผิดพลาดเมื่อใด สำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ความท้าทายที่สำคัญ: การสร้างสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการทำความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นในอัลกอริธึมและทำให้พวกเขาซับซ้อนพอที่จะทำการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำแสดงผลงานของคุณเมื่อพูดถึง AI ที่อธิบายได้ David Fagnan ผู้อำนวยการด้านวิทยาศาสตร์ประยุกต์ของZillow Offers มีปรัชญาที่จะทำให้ครูคณิตศาสตร์ทุกคนยิ้มได้ เริ่มต้นด้วยการแสดงผลงานของคุณเสมอแนวทางดังกล่าวกำหนดทิศทางของเขาด้วยเครื่องมือ AI ล่าสุดของ Zillow นั่นคือ Zillow […]

วิธีลดต้นทุนการประมวลผล AI

วิธีลดต้นทุนการประมวลผล AI เว็บไซต์ บร็อค เฟอร์กูสันเป็นคนประเภทที่ฝึกฝนมากกว่าทฤษฎีStrong Analyticsซึ่งเป็นที่ปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงในชิคาโกที่เขาร่วมก่อตั้งในปี 2016 ให้ความสำคัญกับการผลิตโมเดล AI มากกว่าแค่การสร้างการพิสูจน์แนวคิด“เราต้องการลดช่องว่างระหว่างการวิจัยในห้องปฏิบัติการและการนำไปใช้กับการผลิต” เขากล่าว “เราคิดมากเรื่องนั้น” การออกแบบเว็บไซต์ นั่นหมายถึงการคิดอย่างมากเกี่ยวกับค่าใช้จ่าย ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่เคยห่างไกลจากความคิดของผู้ปฏิบัติงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงและที่ปรึกษา แต่กลับมาอยู่ในระดับแนวหน้าอีกครั้งด้วยการทบทวนของ Andreesen Horowitz ที่เผยแพร่ไปทั่วซึ่งเน้นย้ำถึงค่าใช้จ่ายในการสร้างอาคารที่สูงและต่อเนื่อง และการปรับใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์บทวิจารณ์ “เป็นจริงอย่างแน่นอน” เฟอร์กูสันกล่าวองค์กรสามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อบรรเทาความเครียดนั้น? การเรียกเก็บเงินจากผู้ให้บริการคลาวด์ที่สูงนั้นเป็นต้นทุนที่โชคร้ายแต่จำเป็นในการทำธุรกิจ ML หรือไม่ การเปลี่ยนไปใช้ระบบไฮบริดมีความสมเหตุสมผลทางการเงินมากขึ้นหรือไม่? เราขอคำแนะนำจากเฟอร์กูสันและผู้เชี่ยวชาญอีกสองสามคนเกี่ยวกับวิธีหลีกเลี่ยงสติกเกอร์ติดค้างถาวรกระทืบตัวเลขก่อนบางทีอาจเป็นการระบุอย่างชัดเจน แต่ก็สำคัญพอที่จะทำให้ชัดเจน: บริษัทต่างๆ จะต้องพิจารณาต้นทุนการคำนวณตั้งแต่เริ่มต้นจริงๆ ขั้นตอนแรกในการโต้แย้งต้นทุนการผลิตคือการสร้างแบบจำลองตัวเลขเหล่านั้นให้ดีก่อนที่จะปรับใช้ระบบ AI David Linthicum หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์ระบบคลาวด์ของ Deloitte กล่าวกับ Built Inนั่นทำให้บริษัทต่างๆ “มีพื้นฐานที่ดีในการทำความเข้าใจว่าจะใช้เงินไปเท่าไหร่ และยอมให้มีการพิจารณาการประนีประนอม” เขากล่าวซึ่งรวมถึงการทำให้แน่ใจว่าบริษัทต่างๆ พิจารณาจุดปลีกย่อยของโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของตนตั้งแต่เนิ่นๆ Tristan Morel L’Horset ผู้นำด้านการเติบโตของระบบคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐานของAccentureกล่าว ที่จริงแล้ว ค่าใช้จ่ายมักจะน้อยกว่าสำหรับบริการ AI ที่ประมวลผลข้อมูลและเกี่ยวกับตัวข้อมูลเองมากกว่า — จัดเก็บ แยก ส่งออก […]

Can AI Replace Writers? ไม่แน่นอน — แต่สามารถช่วยปรับขนาดกลยุทธ์เนื้อหาได้

Can AI Replace Writers? ไม่แน่นอน — แต่สามารถช่วยปรับขนาดกลยุทธ์เนื้อหาได้ เว็บไซต์ “ผมจะบอกว่าทุกคนเคยอ่านบทความที่สร้างด้วยอัลกอริทึมอย่างน้อยหนึ่งครั้ง” Robert Weissgraeber, CTO และกรรมการผู้จัดการของAX Semanticsกล่าวทุกคนไม่สามารถบอกได้ Weissgraeber บอกกับ Built In ว่าในหลายกรณี ผู้อ่านไม่เห็นความแตกต่างระหว่างสำเนาที่เขียนโดยมนุษย์และบอท เขาจะได้รู้ บริษัท AX Semantics ของเขาเป็นหนึ่งในบริษัทหลายแห่ง รวมถึงNarrative ScienceและAutomated Insights ที่ สำรวจการสร้างภาษาธรรมชาติหรือการเขียนอัตโนมัติ การออกแบบเว็บไซต์ เทคโนโลยีนี้สามารถใช้เพื่อสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ รายงานผลประกอบการรายไตรมาส สรุปผลฟุตบอลแฟนตาซี และวารสารศาสตร์ วอชิงตันโพสต์ตัวอย่างเช่นได้มีการพัฒนาบอท AI เปิดใช้งาน Heliograf ที่จะช่วยสร้างการเลือกตั้งและการรายงานข่าวกีฬา ในขณะเดียวกัน ในเยอรมนีซึ่งใช้ AX Semantics การรายงาน AI-augmented ของStuttgarter Zeitungเกี่ยวกับมลพิษทางอากาศเพิ่งได้รับรางวัลวารสารศาสตร์“เราเรียกมันว่าช่วงเวลาของ Kasparov” Weissgraeber กล่าวโดยเปรียบเทียบการชนะกับช่วงเวลาที่ปรมาจารย์หมากรุก Gary Kasparov แพ้เกมกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์นักเขียนที่เป็นมนุษย์ไม่ตื่นเต้นที่จะแข่งขันกับอัลกอริทึม โอกาสการจ้างงานของพวกเขาค่อนข้างเยือกเย็นอยู่แล้ว […]

วิธีที่ผู้ขายของ Amazon สามารถใช้ AI-Optimization เพื่อเพิ่มยอดขาย

วิธีที่ผู้ขายของ Amazon สามารถใช้ AI-Optimization เพื่อเพิ่มยอดขาย เว็บไซต์ ในปี 2019 ยอดขายอีคอมเมิร์ซทำ ธุรกรรมค้าปลีกมากกว่า 10 เปอร์เซ็นต์เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ ในขณะนั้นเป็นบุคคลที่น่าประทับใจ ด้วยอัตราการเติบโตที่เร็วขึ้นเล็กน้อย นักวิเคราะห์คาดการณ์อนาคตที่สดใสสำหรับการค้าปลีกดิจิทัลก้าวไปข้างหน้าสู่ปี 2020 และโลกที่เรารู้จัก — ทั้งทางออนไลน์และออฟไลน์ — มีการเปลี่ยนแปลงโดยพื้นฐานแล้ว ในขณะที่อุตสาหกรรมจำนวนมากยังคงหมุนวนจากการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในกระบวนการทำงาน สถานการณ์ในการซื้อของออนไลน์กลับเป็นไปในเชิงบวกมากกว่ามาก การออกแบบเว็บไซต์ ยอดขายอีคอมเมิร์ซพุ่งสูงถึง 200 % ในบางประเทศ เนื่องจากผู้บริโภคที่อยู่ภายใต้คำสั่งล็อกดาวน์ซื้อสินค้าเกือบทั้งหมดทางออนไลน์ และด้วย Amazon ที่คิดเป็น เกือบ 50 เปอร์เซ็นต์ของยอดขายออนไลน์ ผู้ขายที่ทำงานบนแพลตฟอร์มจึงอยู่ในสถานะที่แข็งแกร่งที่จะเพิ่มรายได้ในช่วงที่เพิ่มขึ้นนี้การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมการค้าปลีกของเราจะไม่ใช่ในระยะสั้น คำสั่งซื้อออนไลน์ในเดือนมีนาคมปี 2020 เพิ่มขึ้น21 % เมื่อเทียบกับปี 2019 นักช้อปหลายคนที่ไม่ค่อยได้หรือไม่เคยซื้อสินค้าออนไลน์ตอนนี้คุ้นเคยกับกระบวนการซื้อของทางอีคอมเมิร์ซมากกว่า และมีแนวโน้มที่จะคงนิสัยใหม่ของตนไว้ในอนาคตอันใกล้ การปรับตัวอย่างกว้างขวางในการซื้อสินค้าทางอีคอมเมิร์ซเป็นอันดับแรกต้องใช้เทคโนโลยีการคาดการณ์ที่เหมาะสมสำหรับผู้ขายเพื่อค้นหาความสำเร็จระบบที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI เหล่านี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงยอดขายผ่านการคาดการณ์ปริมาณความต้องการที่แม่นยำโดยอิงจากข้อมูลการขายในอดีตเท่านั้น พวกเขายังสามารถให้การรักษาเสถียรภาพ การปรับปรุงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ผู้ขายสามารถหลีกเลี่ยงยอดขายที่ตกต่ำและใช้ประโยชน์จากจุดสูงสุดได้ดีขึ้น (โดยการเพิ่มสินค้าคงคลังให้สูงสุด)การทำนายและการวางแผนในการแพร่ระบาดการดูการเติบโตที่โดดเด่นของอีคอมเมิร์ซในปี 2020 นั้นเป็นเรื่องง่าย และคิดว่าผู้ค้าปลีกทำสำเร็จ ทว่ามุมมองแบบนี้กลับมองข้ามภาพรวมไป […]

12 วิธีในการจัดการความเสี่ยง Big Data และ AI Pose สู่โลกธุรกิจ

12 วิธีในการจัดการความเสี่ยง Big Data และ AI Pose สู่โลกธุรกิจ เว็บไซต์ บางส่วนของความกังวลที่ใหญ่ที่สุดของโลกที่ทันสมัย – สิ่งที่ต้องการความเสมอภาคประชาธิปไตยอัตราการจ้างงานและอื่น ๆ อีกมากมาย- อาจดูเหมือนหัวข้อการเชื่อมต่อ แต่พวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของผ้าออกจากที่โลกสมัยใหม่ของเราเป็นทอ เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่และกว้างขวางในแต่ละพื้นที่เหล่านี้เมื่อเร็วๆ นี้ แต่ความก้าวหน้าเชิงปฏิวัติของAI และข้อมูลขนาดใหญ่ นั้นพร้อมที่จะส่งผลกระทบกับข้อกังวลเหล่านี้และอาจมีอีกมากมาย การออกแบบเว็บไซต์ ความแพร่หลายที่เพิ่มขึ้นของ AI และการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคล ความปลอดภัยของงาน และตามที่คาดไว้ จำนวนผู้ควบคุมยังคงมีมากกว่าข้อมูลของตนเองทางออนไลน์ มันไม่ใช่ความเศร้าโศกและความหายนะทั้งหมดอย่างไรก็ตาม เมื่อเราพิจารณาแล้วว่าบิ๊กดาต้าและ AI ส่งผลกระทบต่อส่วนที่ซับซ้อนที่สุดในสังคมของเราอย่างไร เราสามารถหาวิธีกำจัดผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ได้ ที่นี่ 12 ผู้นำทางความคิดจาก สภาผู้ประกอบการรุ่นเยาว์สำรวจสิ่งที่ผู้นำสามารถทำได้เพื่อต่อต้านผลกระทบที่เป็นอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลขนาดใหญ่และ AI และคุณสมบัติที่ดูเหมือนไม่มีอันตรายที่อาจคุกคามแง่มุมต่าง ๆ ของสังคม ทำความเข้าใจโมเดลที่สร้างขึ้นด้วยระบบการทำนายปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงจะคาดการณ์ตามข้อมูลที่ได้รับ ข้อมูลจำนวนมากได้มาจากนโยบายที่ไม่เป็นธรรมและ/หรืออคติที่คนผิดๆ สามารถใช้เป็นอาวุธสร้างความชั่วร้ายได้ สิ่งสำคัญคือผู้นำต้องเข้าใจข้อมูลและแบบจำลองที่สร้างขึ้นด้วยระบบการทำนายใดๆ — Lane Campbell , PAEAN บันทึกว่า AI ของคุณใช้ข้อมูลของคุณอย่างไรความโปร่งใสเป็นกุญแจสำคัญ AI สามารถเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจในขณะที่พวกเขาพยายามเพิ่มประสิทธิภาพและปรับขนาดองค์กร […]

Gen Z สามารถแก้ไขปัญหาจริยธรรมของ AI ได้อย่างไร

Gen Z สามารถแก้ไขปัญหาจริยธรรมของ AI ได้อย่างไร เว็บไซต์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปัจจุบันมีปัญหาด้านจริยธรรม พาดหัวหลังพาดหัวได้แสดงให้เห็นวิธีที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมักจะสะท้อนและขยายอคติเชิงระบบตามรายงานState of Data Science ปี 2020 ของเราจากผู้เข้าร่วมการสำรวจ 1,592 คนทั่วโลก27% ระบุว่าผลกระทบทางสังคมจากอคติในข้อมูลและแบบจำลองเป็นปัญหาที่ใหญ่ที่สุดที่ต้องจัดการใน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม สำหรับความสนใจทั้งหมดที่ปัญหานี้ได้รับในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความคืบหน้าของสถาบันในการแก้ไขปัญหาอคติของ AI และ ML ยังคงช้า ตัวอย่างเช่น 39 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าองค์กรของพวกเขาไม่มีแผนที่จะใช้โซลูชันเพื่อความเป็นธรรมและการบรรเทาอคติในข้อมูลและแบบจำลอง ML การออกแบบเว็บไซต์ ท่ามกลางการเรียกร้องให้มีการรวมกลุ่มและความเท่าเทียมในองค์กร ตัวเลขดังกล่าวน่าหนักใจ บ่งบอกว่าองค์กรต่างๆ ยังไม่ยอมรับการทำงานที่ท้าทายของการเปลี่ยนแปลงสถาบันที่มีความหมายและมีความหมายอย่างเต็มที่ข่าวดีก็คือ เพื่อช่วยในการดำเนินการนี้ เจเนอเรชั่น Z กำลังจะสำเร็จการศึกษาในสายงาน บนเส้นทางที่จะเป็นกลุ่มคนรุ่นต่อรุ่นที่หลากหลายและมีการศึกษามากที่สุดในประวัติศาสตร์ของสหรัฐอเมริกา พวกเขาอยู่ในตำแหน่งที่ไม่ซ้ำใครที่จะทำหน้าที่เป็นตัวแทนการเปลี่ยนแปลงในพื้นที่ของ AI พวกเขากระหายโอกาสที่จะช่วยบริษัทต่างๆ ในการสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่มีจริยธรรม ในการสำรวจร่วมกันของ Deloitte และ Network of Executive Women […]

ข้อเสนอเพื่อทำให้เป็นประชาธิปไตย AI

ข้อเสนอเพื่อทำให้เป็นประชาธิปไตย AI เว็บไซต์ เพื่อให้แน่ใจว่า AI จะเติมเต็มศักยภาพ เราต้องทำให้เทคโนโลยีเป็นประชาธิปไตยเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ AI กลายเป็นตัวขับเคลื่อนความไม่เท่าเทียมอีกตัวหนึ่ง นี่คือวิธีที่เราเริ่มต้นโควิด-19 ได้เปิดโปงความไม่เท่าเทียมกันของรายได้ที่แพร่ระบาดในอเมริกา การเข้าถึงและความสามารถในการมีส่วนร่วมกับเทคโนโลยีทำให้ช่องว่างเหล่านี้รุนแรงยิ่งขึ้นทั้งในระดับบุคคลและระดับองค์กร เนื่องจาก AI ทำให้บริษัทต่างๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้นและไม่จำเป็นต้องมีงานบางประเภท ความมั่งคั่งจะยังคงสะสมอยู่ในกลุ่มคนจำนวนเล็กน้อยและทิ้งคนอื่นไว้เบื้องหลัง เรารู้ว่าคนที่รวยที่สุดอันดับ 1 อันดับแรกมีรายได้เติบโต 95 เปอร์เซ็นต์ระหว่างปี 2552-2555 ปัจจุบัน ฉันเห็นหลักฐานเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในการควบรวมเศรษฐกิจที่กำลังดำเนินอยู่นี้ นี่ไม่ใช่โลกที่ฉันอยากอยู่ การออกแบบเว็บไซต์ ในฐานะนักประดิษฐ์ ฉันเชื่อว่าเรามีความรับผิดชอบที่จะทำทุกวิถีทางเพื่อให้มั่นใจว่าบริษัทและผลิตภัณฑ์ของเราจะแก้ปัญหาที่สังคมต้องเผชิญ แทนที่จะทำให้พวกเขาแย่ลงไปอีก เนื่องจากฉันบริหารบริษัท AI ฉันได้เห็นโดยตรงถึง ข้อได้เปรียบมหาศาลที่บริษัทที่มีเงินทุนเพียงพอได้รับเมื่อพวกเขารวมโซลูชันปัญญาประดิษฐ์เข้ากับธุรกิจของพวกเขา ในทำนองเดียวกัน ฉันสามารถเห็นได้ว่าร้านกาแฟในท้องถิ่น ร้านอาหารในละแวกบ้าน และธุรกิจขนาดเล็กอื่นๆ จะถูกทิ้งไว้เบื้องหลังอย่างไร ถ้าเราต้องการสร้างโลกที่มีความเท่าเทียมมากขึ้น และฉันต้องทำ เราต้องจัดการกับช่องว่างของปัญญาประดิษฐ์ที่กำลังเติบโต วิธีการทำนั้นง่าย: การศึกษา AI ที่ดีขึ้น ความเข้าใจที่ดีขึ้นในการเก็บข้อมูลและการกำกับดูแล และการทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยมากขึ้นข้อมูลคือหัวใจของปัญญาประดิษฐ์ ข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการซื้อของส่วนบุคคล การดำเนินธุรกิจ รูปแบบทางประวัติศาสตร์ หรือพื้นที่อื่นๆ สิ่งที่น่าสนใจคือมีตัวรับหลายล้านตัวที่รวบรวมข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับการกระทำที่เล็กที่สุดของเรา […]

วิธีใช้ AI เพื่อช่วยให้พนักงานกลับมาทำงานได้อย่างปลอดภัย

วิธีใช้ AI เพื่อช่วยให้พนักงานกลับมาทำงานได้อย่างปลอดภัย เว็บไซต์ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจว่ากลยุทธ์ของพวกเขาในการรักษาลูกค้าและพนักงานให้ปลอดภัยนั้นได้ผลหรือไม่ ในขณะที่ยังคงส่งเสริมการเติบโตอย่างต่อเนื่องในขณะที่บริษัทหลายแห่งกำลังเปิดดำเนินการอีกครั้งอย่างปลอดภัยในช่วงพักฟื้น แต่ก็เป็นการเต้นรำที่ละเอียดอ่อน เนื่องจากอัตรา COVID-19 ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในหลายรัฐทั่วประเทศ เนื่องจากรัฐบาลท้องถิ่นบางแห่งเริ่ม ยกเลิกแผนการเปิดใหม่แบบค่อยเป็นค่อยไปเราต้องพึ่งพาเครื่องมือทุกอย่างในคลังแสงของเราเพื่อให้นำหน้าไวรัสไปหนึ่งก้าวในขณะที่เราคิดถึงการกู้คืน การออกแบบเว็บไซต์ ในขณะที่ธุรกิจต่างๆ มองหาการเปิดใหม่และชดเชยแหล่งรายได้ที่เพียงพอ พวกเขาจะต้องใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอัจฉริยะเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญในแบบเรียลไทม์ที่ทำให้พวกเขาทำเช่นนั้นได้ การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้จะช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจว่ากลยุทธ์ของพวกเขาในการรักษาลูกค้าและพนักงานให้ปลอดภัยนั้นได้ผลหรือไม่ ในขณะที่ยังคงส่งเสริมการเติบโตอย่างต่อเนื่องมั่นใจในความปลอดภัยด้วยการใช้ประโยชน์จากวิดีโอสตรีมจากการปรับใช้กล้องวงจรปิดที่มีอยู่ บริษัทต่างๆ สามารถวัดการปฏิบัติตามการเว้นระยะห่างทางสังคม ช่วยในการติดตามผู้สัมผัส และตรวจจับความชุกของการปกปิดใบหน้า เรากำลังทำงานร่วมกับลูกค้าของเราเพื่อปรับใช้เซ็นเซอร์ใหม่ — การใช้กล้อง, Wi-Fi และ Bluetooth — และการวิเคราะห์ในกรณีการใช้งานที่หลากหลายเพื่อช่วยในเรื่องความปลอดภัยของพนักงานและลูกค้า โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT และระบบส่วนหลังหลายอย่าง เช่น เครื่องอ่านป้าย จุดเชื่อมต่อไร้สาย ระบบการจัดการวิดีโอ DVR/NVR ระบบเตือนภัย ระบบ HR และแพลตฟอร์มการคำนวณนอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงด้านชื่อเสียงในวงกว้างที่ต้องคำนึงถึงในการเปิดใหม่อีกครั้ง ในอนาคต ตลอดช่วงการระบาดใหญ่และในอนาคต บริษัทจะต้องลงทุนเพื่อให้พวกเขาสามารถผสมผสานประสบการณ์ทางกายภาพและดิจิทัลได้อย่างเชี่ยวชาญ เพื่อปกป้องพนักงานและลูกค้าการจัดการและการปฏิบัติตามนโยบายองค์กรAI ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ เช่น ความเข้าใจแบบเรียลไทม์ว่าพนักงานและผู้ขายบุคคลที่สาม (หรือไม่) ปฏิบัติตามนโยบายขององค์กรอย่างไร อีกทั้งยังให้ความรู้อันมีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพของมาตรการของบริษัทด้านสุขภาพและความปลอดภัยด้วยพลังของการปรับใช้เซ็นเซอร์และการวิเคราะห์ อัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วย […]

ความท้าทายข้างหน้าสำหรับ AI อารมณ์เสียง/เสียง?

ความท้าทายข้างหน้าสำหรับ AI อารมณ์เสียง/เสียง? เว็บไซต์ กุจราล : ข้อมูลเป็นความท้าทายที่สำคัญเสมอ ยิ่งมาก ยิ่งดี และคุณภาพมีความสำคัญอย่างมาก ในการตั้งค่าคอนแทคเซ็นเตอร์ คุณจะได้รับข้อมูลคุณภาพสูงที่รับประกัน ทั้งหมดนี้ถูกบันทึกด้วยอุปกรณ์บันทึกระดับมืออาชีพด้วยการแยกช่องสัญญาณและมีเสียงรบกวนน้อยมาก แต่ปีนี้น่าสนใจ เราได้เห็นการโทรที่ระเบิดขึ้น แต่หลายคนมีคุณภาพต่ำ เพราะบ่อยครั้งที่เจ้าหน้าที่ทำงานจากที่บ้าน การออกแบบเว็บไซต์ สถานที่ : ความท้าทายทางเทคนิคที่น่าสนใจจริงๆ คือการซิงโครไนซ์สัญญาณ ซึ่งต้องทำเล็กน้อยกับภาระการคำนวณและการประมวลผลของระบบต่างๆ เนื่องจากเรามุ่งเน้นที่คำแนะนำแบบเรียลไทม์ เราจึงใช้ความพยายามอย่างมากในโค้ดที่มีเวลาแฝงต่ำ สิ่งที่น่าสนใจเมื่อเราเริ่มรวมการคำนวณสัญญาณอวัจนภาษากับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ [NLP] มีความล่าช้านานกว่ามาก ต้องใช้การประมวลผลทางคอมพิวเตอร์มากขึ้นและใช้เวลามากขึ้นในการอธิบายคำต่างๆ ที่เกิดขึ้น วิธีที่คุณสร้างผลิตภัณฑ์ที่สามารถรวมสัญญาณที่แตกต่างกันทั้งสองในลักษณะที่ถูกต้อง แต่ยังดำเนินการได้และทันเวลา เป็นคำถามด้านการออกแบบที่น่าสนใจจริงๆ รวมทั้งคำถามเกี่ยวกับเส้นทางข้อมูลในส่วนแบ็คเอนด์ความซับซ้อนของอารมณ์Gujral : คุณลักษณะบางอย่างซับซ้อนมาก ไม่มีระบบใดที่สามารถระบุการเสียดสีได้อย่างสมบูรณ์ แต่โดยส่วนใหญ่ คุณกำลังระบุคุณลักษณะการโต้ตอบที่สำคัญบางอย่าง“คุณลักษณะบางอย่างซับซ้อนมาก ไม่มีระบบใดที่สามารถระบุการเสียดสีได้อย่างสมบูรณ์”อารมณ์ที่สำคัญสามารถวัดผลได้มาก — ความโกรธ ความสุข ความเศร้า ความคับข้องใจ และความเป็นกลาง จากนั้น คุณกำลังดูการวัดเชิงบวกและความเร้าอารมณ์ ซึ่งเป็นการเปลี่ยนน้ำเสียง และพฤติกรรมเช่น ความสุภาพ การมีส่วนร่วม ความปั่นป่วน คุณยังสามารถสร้าง KPI […]