เกี่ยวกับ: DataProphet ประกอบด้วยทีมที่หลากหลายของนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ นักสถิติ นักคณิตศาสตร์ประกันภัย วิศวกร และนักคณิตศาสตร์ที่มีทักษะ ซึ่งนำเสนอโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ที่นำไปใช้ได้จริงแก่องค์กรต่างๆถาม คุณช่วยเล่าภูมิหลังเกี่ยวกับตัวคุณให้เราฟังหน่อยได้ไหม? อะไรจุดประกายความสนใจของคุณในด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิง
ฉันได้พัฒนาความสนใจใน AI และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นครั้งแรก
เมื่อพยายามสร้างระบบเพื่อเล่นโป๊กเกอร์กับมนุษย์และชนะในปี 2011 ต่อจากนั้น ได้รับการพิสูจน์แล้วว่า heads-up limit Hold’em Poker เป็นเกมที่แก้ไขได้ หมายความว่าตอนนี้ บอท AI ที่เหนือชั้นในเกมเวอร์ชันนี้
ถาม DataProphet เกิดขึ้นได้อย่างไร และบริษัททำอะไร
DataProphet เริ่มต้นจากการเป็นที่ปรึกษาด้านแมชชีนเลิร์นนิงในปี 2556 หลังจากสังเกตว่าแอฟริกาใต้ขาดธุรกิจดังกล่าว นี่เป็นจุดเริ่มต้นของยุคฟื้นฟูศิลปวิทยาการเรียนรู้ของเครื่อง การกำเนิดของหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ทำให้เทคนิคที่พัฒนาขึ้นในทศวรรษที่ 1950 (โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก) สามารถทำงานได้ในที่สุด
การใช้ GPU แทน CPU เพื่อทำการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกทำให้ความเร็วในการคำนวณเพิ่มขึ้น 100 เท่า สิ่งนี้ทำให้บริษัทและบุคคลต่างๆ สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีที่มีเพียงรัฐชาติที่มีซูเปอร์คอมพิวเตอร์เท่านั้นที่จะมีได้
DataProphet ได้พัฒนาความเชี่ยวชาญในหลายอุตสาหกรรมโดยมุ่งเน้นที่การประกันภัย บริการทางการเงิน และการผลิต และเริ่มพัฒนาผลิตภัณฑ์ ตอนนี้มุ่งเน้นที่การขยายและการจัดจำหน่ายทั่วโลกของผลิตภัณฑ์การผลิต Omni ซึ่งสามารถลดอัตราข้อบกพร่องได้อย่างมากโดยการปรับให้เหมาะสมด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง
ซอฟต์แวร์นี้อยู่ในระหว่างการผลิตที่ไซต์ทั่วโลกหลายแห่ง หนึ่งในลูกค้าของเรา Atlantis Foundries โรงหล่อที่ใหญ่ที่สุดในซีกโลกใต้ใช้ซอฟต์แวร์ของเราตั้งแต่ต้นปี และได้รับอัตราความชำรุดบกพร่อง 0% สำหรับชิ้นส่วนที่จัดส่งเป็นเวลาหลายเดือน ซึ่งเป็นเหตุการณ์สำคัญที่น่าตื่นเต้นสำหรับเรา
ถาม มีความแตกต่างระหว่าง AI และแมชชีนเลิร์นนิงหรือไม่
นี่เป็นคำถามที่ค่อนข้างเป็นที่ถกเถียงกันและขึ้นอยู่กับว่าคุณถามใครเป็นส่วนใหญ่ ในความคิดของฉัน ปัญญาประดิษฐ์หมายถึงแนวคิดที่กว้างขึ้นในการทำให้เครื่องจักรสามารถทำงานที่ก่อนหน้านี้มีเพียงมนุษย์เท่านั้นที่สามารถทำได้
ในบางแอปพลิเคชันที่แคบ ตอนนี้เครื่องจักรสามารถทำงานเหล่านี้ได้ดีกว่ามนุษย์มาก แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีหนึ่งในการเปิดใช้งานปัญญาประดิษฐ์ และหมายถึงแนวคิดที่ว่าเครื่องจักรสามารถทำหน้าที่เป็นมากกว่าเครื่องคิดเลข โดยพื้นฐานแล้วเป็นการค้นพบรูปแบบ/สมการพื้นฐานที่ควบคุมระบบเพียงแค่ให้ข้อมูลที่เพียงพอแก่พวกเขา
ถาม: สิ่งเหล่านี้อาจดูเหมือนเป็นแนวคิดระดับสูง คุณช่วยยกตัวอย่างที่ชัดเจนว่าแนวคิดเหล่านี้ส่งผลต่อธุรกิจได้อย่างไร
ทุกอุตสาหกรรมจะใช้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนพื้นฐานในการดำเนินงานในอนาคต ตัวอย่างเช่น แมชชีนเลิร์นนิงสามารถให้รูปแบบการกำหนดราคาประกันภัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น
สามารถลดอัตราข้อบกพร่องในการผลิตโดยคาดการณ์ว่าชิ้น
ส่วนจะผิดพลาดหรือไม่ จากนั้นปรับพารามิเตอร์การทำงานเพื่อผลิตชิ้นส่วนที่ผิดพลาดน้อยลงในอนาคต
Netflix และ Amazon ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในระบบแนะนำเพื่อจัดหาเนื้อหาและผลิตภัณฑ์ที่คุณต้องการ ซึ่งจะเป็นการเพิ่มยอดขาย รถยนต์ไร้คนขับขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด
สำหรับการค้าปลีก แมชชีนเลิร์นนิงสามารถคาดเดาได้ว่าลูกค้าจะซื้ออะไร และสร้างรายการพิเศษเฉพาะบุคคลตามรายการหลักที่จะดึงลูกค้ากลับมาที่ร้าน สามารถคาดการณ์ความต้องการได้แม่นยำกว่าแบบจำลองเชิงเส้นใดๆ
โอกาสในการนำแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้ในธุรกิจมีมากมาย และ S&P 500 ส่วนใหญ่มีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในองค์กรหรือกำลังใช้ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิงอยู่แล้ว ข้อกำหนดเพียงอย่างเดียวคือข้อมูล ข้อมูลมีค่าอย่างมาก และโดยทั่วไปแล้วธุรกิจขนาดองค์กรจะมีปริมาณข้อมูลที่จำเป็นต่อการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพ
ถาม แนวคิดทั้งสองนี้จะรบกวนสภาพแวดล้อมการทำงานอย่างไร
อาชีพตามกฎสามารถและจะถูกแทนที่ทั้งหมดโดยระบบ AI นักกฎหมาย แพทย์ นักบัญชี และอื่นๆ งานที่ต้องใช้ความเห็นอกเห็นใจและการมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์จะเป็นงานสุดท้าย เช่นเดียวกับวิศวกร โปรแกรมเมอร์ และอาชีพอื่นๆ ที่มีองค์ประกอบด้านการออกแบบหรือการจัดการ
ถาม บริษัทต่างๆ ควรเตรียมตัวอย่างไรสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะมาถึง
ธุรกิจควรเริ่มจัดเก็บและใช้ข้อมูลอย่างจริงจัง แมชชีนเลิร์นนิงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมากในธุรกิจเกือบทั้งหมด ฉัน
credit: dsswebservices.com ficcionblog.com coachoutletwebsitelogin.com QuickWebRefs.com BuzzVideoWeb.com PetErrDevries.com deedeeskid.com gaygasmhunter.com biszumleuchtturm.com lindasellsnewmexico.com centralcoastwindsurfing.com
