#資料分析

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機器學習模型能以有限的訓練資料產生可靠結果
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機器學習模型能以有限的訓練資料產生可靠結果

機器學習模型即使只有有限的訓練資料也能產生可靠結果引言近期,劍橋大學和康奈爾大學的研究人員發現了一種能夠在現實世界的複雜方程中理解的機器學習模型的可靠性建立方法,且需要的訓練資料遠遠少於通常所期望的量。這項研究成果刊登在《美國國家科學院院刊》上,對於工程學和氣候模擬等應用領域,構建更具時間和成本效益

將生成 AI 從實驗推向高影響力的生產
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將生成 AI 從實驗推向高影響力的生產

生成式人工智慧(generative AI)對於企業的影響創造性 AI 架起企業數位轉型的橋樑生成式人工智慧(generative AI)已成為今年最大的話題之一,在企業的流程和產品方面推動了顛覆性的業務轉型。行業專家們分享了讓貴組織的知識和資料最大化利用的方法,並解釋為何從實驗轉向真實世界的結果是

SQream 獲得 4500 萬美元投資,加速 GPU 資料分析
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SQream 獲得 4500 萬美元投資,加速 GPU 資料分析

以 GPU 驅動技術加速資料和分析工作的 SQream 獲得 4500 萬美元的 C 輪融資擬用資金擴充套件北美市場,擴大戰略合作夥伴關係並推動更先進的 AI/機器學習和大資料分析以色列公司 SQream 是一家利用 GPU 驅動技術加速資料和分析工作負載的初創企業。他們最近宣布完成了 4500 萬

SQream 獲得 4500 萬美元資金加速使用 GPU 進行資料分析
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SQream 獲得 4500 萬美元資金加速使用 GPU 進行資料分析

SQream 完成 C 輪 4500 萬美元融資,以 GPU 技術加速資料分析工作負載以 GPU 驅動技術加速資料和分析工作負載的以色列新創公司 SQream 宣布在 C 輪融資中籌集到 4500 萬美元。該公司計劃利用這筆資金在北美擴大業務,擴充套件戰略合作夥伴關係,並推進人工智慧/機器學習(AI

一個互動平臺,幫助使用者理解機器學習模型
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一個互動平臺,幫助使用者理解機器學習模型

互動平臺解釋機器學習模型給使用者簡介在各個專業領域中,機器學習模型已經成為常用的工具,同時也支援許多智慧手機應用程式、軟體包和線上服務的執行。雖然大多數人以某種形式接觸和使用這些模型,但很少有人完全理解它們的功能和底層過程。而且近年來機器學習算法變得越來越複雜和複雜,即使對於經驗豐富的電腦科學家來說

資料與自動化如何啟動訂閱業務的未來?
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資料與自動化如何啟動訂閱業務的未來?

資料分析與自動化對訂閱業務的重要性背景訂閱業務模式如訂閱帶來了預測性、靈活性和增長的好處,對各行各業的企業都帶來了歡迎的效果。訂閱業務空間在過去的 20 年中迅速增長,從微軟、亞馬遜和 Netflix 等早期公司到 B2B 和消費者訂閱業務的擴散,在企業、數位消費者訂閱和訂閱電子商務領域都有所增長。

資料在人工智慧時代的優勢,能夠讓新創公司處於不利地位嗎?
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資料在人工智慧時代的優勢,能夠讓新創公司處於不利地位嗎?

資料在人工智慧時代的力量是否給新創公司帶來不利地位?概述在當今商業、科技和新創公司的新聞中,你幾乎可以確保會找到至少一次提到人工智慧(AI)的提及。這是完全有道理的,因為科技正在尋找下一個增長方向。多年來,我們見識了許多有趣的技術試圖爭取這一地位。從基於區塊鏈的技術,到面向消費者和企業應用的擴增實境

打造更好的 AI:強化現有架構以獲取更佳路徑
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打造更好的 AI:強化現有架構以獲取更佳路徑

提升現有架構:更好的路徑鋪就更出色的人工智慧引言人工智慧(AI)領域一直在尋求提升,以解決更複雜的問題和執行更精確的任務。深度學習作為一種強大的方法,透過層層分類來完成任務。然而研究人員是否可以透過選擇對輸出最具影響力的路徑,而不是在每個層級上進行區域性決策,來實現全面性的決策?來自以色列巴伊蘭大學

Rockset 籌 44 百萬美元加固 AI 時代的實時資料庫
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Rockset 籌 44 百萬美元加固 AI 時代的實時資料庫

Rockset 籌集 4400 萬美元的新資金,支援實時索引技術在現代生成式 AI 時代的需求增長資料庫供應商 Rockset 正在籌集 4400 萬美元的新資金,支援其實時索引技術在現代生成式 AI 時代的需求增長。這次籌資是繼該公司的 B 輪融資後進行的,將 Rockset 這家總部位於加利福尼