Mashinani o'rganish haqida yana nimani o'qish kerak

Mashinani o'rganish haqida yana nimani o'qish kerak

• Vashington universitetining kompyuter fanlari va muhandisligi bo‘yicha taniqli professori Pedro Domingosning mashina o‘rganish haqidagi maqolasi
• Kanadadagi Makgill universiteti professori tomonidan mashinani o'rganish bo'yicha video ma'ruzalar.
• AI jurnalining etakchi tadqiqotchilardan mashinalarni o'rganish muammolari va imkoniyatlari haqidagi maqolasi
• Facebook tadqiqotchilari va ishlab chiquvchilari mashinasozlik haqidagi ommabop savollarga javob berishadi
• Reprezentativ ta'limning istiqbollari va xususiyatlari haqidagi maqola (ing.)
• "Inson uchun mashinani o'rganish" loyihasi doirasidagi bir qator maqolalar (ingliz.)
• Klasterlash bilan eng mos keladigan beshta algoritm (klassik trening doirasida ma'lumotlarni saralash usuli) haqida maqola (ing.)
• Yandex tavsiya xizmatlari qanday ishlashi haqida ma'ruzalar.
• Mashinani o'rganishni rivojlantirish xronologiyasi
• Neyron tarmoqlari qanday ko'rinishga ega va ular qanday farq qiladi

Kompyuterli ko'rish

Bu maydon kompyuterlarga vizual ma'lumotlardan ma'no olish va keyin ushbu ma'lumotlar asosida harakat qilish yoki qaror qabul qilish imkonini beradi. Algoritmlarni nozik farqlarni tushunishga va har xil vizual kirishni tan olishga o'rgatish uchun kompyuterni ko'rish katta hajmdagi ma'lumotlarni talab qiladi.Deyarli sezilmaydigan farqlar va kamchiliklarni tahlil qilish uchun sifat nazorati doirasida mahsulot va jarayonlarni tekshirishi mumkin bo'lgan kompyuter ko'rish uchun katta biznes salohiyati mavjud. Ishbilarmonlik ilovalariga Google Translate-dan foydalanib, tablalarni ona tiliga tarjima qilish va o'ziyurar avtomashinalarda yo'l belgilarini tushunish kiradi.

Mijozlar uchun ma'lumotlar platformasi

Agar ma'lumotlar yangi oltin bo'lsa, mijozlar ma'lumotlari platformalari yangi banklardir. Korxonalar mijozlar haqida iloji boricha ko'proq ma'lumotga ega bo'lishdan foyda ko'radilar, shunda ular tajribalarni shaxsiylashtirishlari va istiqbollar va mijozlarga qanday qilib eng yaxshi tarzda erishish va ularni jalb qilishni bilishlari mumkin. Ammo ko'pincha bilimlar bir xil emas, ular birlashtiruvchi manbasiz bir nechta tizimlar yoki platformalarda joylashgan.Mijozlarning ma'lumotlar platformalari iste'molchilarning to'liq tasavvurini taqdim etish va nopok ma'lumotlar potentsialini yo'q qilish uchun ushbu ma'lumotni yagona manbaga birlashtiradi.