Статьи с тегом: большие данные
Компании, разрабатывающие искусственный интеллект, заявляют о невозможности соблюдать авторские права. Но исследователи некоммерческой организации только что создали набор данных, уважающий авторские права.
Создан этичный набор данных для обучения ИИ, сопоставимый по качеству с лидерами рынка, без использования материалов, защищенных авторским правом. Это доказывает возможность разработки мощных ИИ-инструментов, соблюдая принципы открытости и законности, и призывает крупные компании к большей прозрачности в отношении данных, на которых обучаются их модели.
Вице-президент Snowflake отмечает, что крупные компании переходят на новую платформу крайне медленно.
Миграция крупных компаний в облачные хранилища данных замедляется из-за сложности и длительности проектов, что создает препятствия для роста Snowflake, несмотря на крупные контракты. Узнайте, как это повлияет на рынок облачных технологий и что планирует Snowflake для преодоления трудностей.
Meta якобы тестирует первый собственный чип для обучения ИИ
Meta разрабатывает собственный чип для обучения ИИ, чтобы снизить расходы и уменьшить зависимость от NVIDIA.
Данные очень ценны, но не просите нас их оценивать, говорят руководители
Несмотря на 15 лет гипербол вокруг больших данных, только 22% руководителей аналитических проектов могут измерить их ценность для бизнеса, показало исследование Gartner. Это указывает на значительный разрыв между декларациями о данных-ориентированности и реальной способностью доказать их влияние на результаты.
Трансформация будущего данных с помощью графовых баз данных
Ландшафт управления данными трансформируется: организации переходят от традиционных реляционных баз данных к более гибким графовым базам данных и NoSQL для эффективной обработки сложных и взаимосвязанных данных, что сокращает затраты и ускоряет аналитические запросы.
Рассматриваем различия между поддерживаемым интеллектом и искусственным интеллектом.
Искусственный интеллект проник во все сферы бизнеса, обещая увеличить прибыль на 4,4 триллиона долларов ежегодно. Однако компании сталкиваются с проблемами управления данными и неопределенностью в принятии решений, основанных на ИИ. Для успешной интеграции этих технологий организации должны сосредоточиться на прозрачности и ответственности.