Существует множество статей и опубликованных статей о том, почему проекты ИИ / машинного обучения / обработки естественного языка никогда не доходят до производственной или не приносят предлагаемой ценности (Gartner прогнозирует, что к 2022 году 85% проектов ИИ будут давать ошибочные результаты). результаты из-за предвзятости в данных, алгоритмах или командах, ответственных за управление ими). Ниже приведены несколько гипотез о том, почему проекты искусственного интеллекта терпят..

Да, неразумное существо, которое сломало интернет и мозги людей в конце 2022 года и не прекратило это делать.🤯 Я намеренно избегал темы CHAT-GPT. Не поймите меня неправильно, я люблю Chat-GPT, и это мощный инструмент для создания, обучения, опережения работы, отвлечения внимания и т. д.

Быстрыми темпами многие методы машинного обучения перешли от проверки концепций к использованию важнейших технологий, на которые люди полагаются ежедневно. В попытках реализовать эту недавно открывшуюся ценность многие команды оказались охваченными страстью к внедрению машинного обучения в свой продукт, не имея подходящих инструментов для успешного выполнения этой задачи. По правде говоря, мы находимся в самом начале определения того, как будет выглядеть правильный набор инструментов..

Первоначально опубликовано на LinkedIn 5 декабря 2018 г. С тех пор, как я решил начать свой собственный бизнес по фасилитации, я следую принципам дизайна, ориентированным на человека, и провожу время с процветающим техническим сообществом Сиэтла, слушая темы и тенденции, которые наиболее важны для лидеров, поэтому я могу разрабатывать семинары, которые помогают выявить самые важные вопросы и идеи для технологических компаний сегодня. Одна вещь стала совершенно очевидной: лидеры..