Học máy (machine learning) đang thúc đẩy sự thay đổi trong quản lý tài liệu CNTT. Nó đang tự động hóa nhiều nhiệm vụ mà con người thường thực hiện, dẫn đến những cải tiến về hiệu quả, độ chính xác và chất lượng.
Khám phá tương lai công việc với AI Albert: Cơ hội và thách thức
AI Albert thể hiện một bước tiến đáng kể trong quá trình phát triển công việc. Nó mang đến những cơ hội thú vị cho các doanh nghiệp cải thiện hoạt động và cho người lao động tham gia vào những công việc có ý nghĩa và sáng tạo hơn.
Tác động của trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm
Áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong ngành dược phẩm cũng có khả năng giải quyết những hạn chế trong thử nghiệm lâm sàng và cải thiện kết quả của bệnh nhân.
Ưu điểm khi ứng dụng phân tích dự đoán trong bất động sản
Tiềm năng của phân tích dự đoán trong bất động sản là rất lớn. Bằng cách khai thác sức mạnh của dữ liệu và phân tích nâng cao, các chuyên gia bất động sản có thể đạt được lợi thế cạnh tranh, đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cuối cùng đạt được thành công lớn hơn trên thị trường.
Tìm hiểu về các ưu điểm của học liên kết (Federated Learning)
Học liên kết là một phương pháp tiên tiến đối với học máy có tiềm năng thay đổi cách chúng ta thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu.
AutoML giúp Machinelearning dễ tiếp cận và hiệu quả hơn như thế nào?
Một trong những lợi ích chính của việc kết hợp AutoML và Machine Learning là giúp máy học dễ tiếp cận hơn. Theo truyền thống, học máy là lĩnh vực của các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI, nhưng AutoML đang thay đổi điều này
MLOps và Tích hợp liên tục: Xây dựng quy trình máy học mạnh mẽ
MLOps, hay Machine Learning Operations, là một lĩnh vực mới nổi nhằm thu hẹp khoảng cách giữa việc phát triển các mô hình máy học (machine learning) và triển khai chúng trong môi trường sản xuất.
Hướng dẫn cơ bản về Feature Store của máy học (machine learning)
Bài viết dưới đây sẽ cung cấp thông tin tổng quan về Feature Store là gì, tại sao nó lại quan trọng và nó có thể mang lại lợi ích như thế nào cho các dự án máy học.
Tác động của học tăng cường (Reinforcement Learning) với các thuật toán truyền thông xã hội
Tác động của việc học tăng cường đối với các thuật toán truyền thông xã hội là rất sâu sắc, vì nó đã cách mạng hóa cách người dùng tương tác với nội dung và quảng cáo trên nhiều nền tảng khác nhau.
