Bằng cách thúc đẩy sự hiểu biết tốt hơn về quy trình ra quyết định của AI và XAI có thể giúp xây dựng lòng tin và sự hợp tác giữa các hệ thống AI và bác sĩ lâm sàng, cuối cùng dẫn đến kết quả và chăm sóc bệnh nhân được cải thiện.
Vai trò của trí tuệ nhân tạo với môi trường trong du lịch bền vững
Bằng cách khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo với môi trường , các bên liên quan trong lĩnh vực du lịch có thể hợp tác với nhau để đảm bảo rằng ngành tiếp tục phát triển một cách bền vững, góp phần vào nỗ lực toàn cầu nhằm bảo vệ hành tinh cho các thế hệ tương lai.
Tìm hiểu khả năng xử lý âm thanh của Hugging Face Datasets
Hugging Face, một trong những nhà cung cấp giải pháp trí tuệ nhân tạo hàng đầu, đã và đang tạo nên làn sóng trong cộng đồng AI với các mô hình máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sáng tạo.
Data Version Control (DVC) trong phân loại và phân đoạn hình ảnh
Một trong những lĩnh vực mà Data Version Control (DVC) đã được chứng minh là đặc biệt hữu ích là trong các tác vụ phân loại và phân đoạn hình ảnh, vốn là nền tảng cho nhiều ứng dụng thị giác máy tính.
Apache Flink và khả năng xử lý dữ liệu luồng (stream processing)
Apache Flink, một khung xử lý luồng dữ liệu nguồn mở, đã nổi lên như một lựa chọn phổ biến để xây dựng các ứng dụng xử lý luồng dữ liệu đáng tin cậy và có thể mở rộng.
KubeFlow và quy trình triển khai liên tục cho Machine Learning
KubeFlow là một công cụ mạnh mẽ hợp lý hóa quy trình triển khai liên tục cho các mô hình máy học bằng cách cung cấp một nền tảng thống nhất để quản lý các thành phần khác nhau tham gia vào quy trình.
Cách Ludwig AI hỗ trợ cải thiện Học tập chuyển giao (Transfer Learning)
Ludwig AI, một công cụ deep learning mã nguồn mở có thể cung cấp một loạt các mô hình được đào tạo trước và các kỹ thuật tinh chỉnh có thể dễ dàng thích ứng với các nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau cho Học tập chuyển giao.
Hướng dẫn toàn diện về Horovod dùng cho cụm GPU
Horovod, một framework deep learning phân tán nguồn mở, đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây nhờ khả năng mở rộng quy mô các mô hình deep learning trên nhiều GPU và các nút điện toán.
Tiềm năng của Explainable AI (XAI) trong chuyển đổi giáo dục
Một khía cạnh quan trọng của AI trong giáo dục là Explainable AI (XAI), nhằm mục đích làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch, dễ hiểu và có trách nhiệm hơn.
