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Top 8 des entreprises de développement d'apprentissage automatique de 2022
Top 8 des entreprises de développement d'apprentissage automatique de 2022
La technologie d'apprentissage automatique a apporté des changements impressionnants, aidant les entreprises à améliorer leurs méthodes de test.
En 2022, les logiciels de prêt bancaire basés sur l'intelligence artificielle deviendront la norme. Plus de 91 % des grandes entreprises utilisent la technologie de l’intelligence artificielle. Cela ouvre la porte aux entreprises pour améliorer leurs modèles économiques de plusieurs manières.
L'apprentissage automatique a de nombreuses applications intéressantes. L’un des principaux avantages est l’efficacité optimale du processus de test.
L'objectif principal du machine learning est de remplacer partiellement ou totalement les tests manuels. L'apprentissage automatique permet d'automatiser entièrement le travail des testeurs effectuant des processus d'analyse complexes. Sur la base des changements apportés par l’apprentissage automatique, la plupart des experts s’accordent sur le fait que l’objectif principal de l’apprentissage automatique dans ce contexte est de reproduire des prédictions plus précises. Cela permettra aux spécialistes du marketing, aux propriétaires d'entreprise et aux employés du domaine informatique de prendre les bonnes décisions lors du développement et de la création de nouveaux produits.
Grâce à l'activité de l'IA, la machine apprend, mémorise et reproduit les bonnes options. Le ML ouvre de nouvelles opportunités aux ordinateurs pour résoudre des tâches précédemment effectuées par des humains et entraîne les systèmes informatiques à faire des prédictions précises lorsqu’ils sont alimentés en données. Un exemple consiste à utiliser des outils d'apprentissage automatique comme Selenium pour tester le processus de développement Web. Il a stimulé la croissance du potentiel de l’intelligence artificielle et est devenu un assistant indispensable de l’intelligence artificielle. Aux yeux de nombreuses personnes, il est même synonyme d’intelligence artificielle.
L'apprentissage automatique est utilisé dans de nombreux secteurs. Il permet d'optimiser le travail des banques, des restaurants, des usines et même des stations-service. On le voit également souvent dans les organisations proposant des ventes en ligne et des chatbots. Cela s'applique à tout flux de travail implémenté dans un logiciel – non seulement aux parties commerciales traditionnelles d'une entreprise, mais également à la recherche, aux processus de production et, de plus en plus, aux produits eux-mêmes. L’apprentissage automatique peut désormais même rivaliser avec la précision d’un chirurgien. Les entreprises travaillant sur l’apprentissage automatique dans le domaine de la santé, comme Google, créent de vastes collections d’images médicales sélectionnées par les médecins. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent ces ensembles de données visuelles pour rechercher des modèles statistiques afin de déterminer quelles caractéristiques d'une image permettent de émettre l'hypothèse qu'elle mérite une étiquette ou un diagnostic spécifique.
Neptune a partagé un article de blog sur les avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle pour améliorer les capacités de test. D'autres entreprises ont partagé les avantages plus intéressants de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans les tests.
Meilleures entreprises d'apprentissage automatique
Les données sont appelées le nouveau pétrole : en analysant les informations, en prédisant les paramètres commerciaux clés et en trouvant de meilleures solutions, vous laisserez vos concurrents loin derrière. C'est pourquoi un partenariat avec une société de ML est une excellente solution pour intégrer les dernières technologies et solutions innovantes dans l'entreprise afin que les organisations puissent améliorer leurs services, prédire l'avenir, automatiser les processus, augmenter et stimuler les ventes et réduire les coûts de production, afin de prévenir les risques. . Voici les 8 partenaires les plus dignes de confiance :
1.Brights
La société Brights compte plus de 100 employés et plus de 400 réussites, au service de clients du monde entier - c'est Brights. L'entreprise a 11 ans et continue de croître. Les experts en apprentissage automatique de Bright peuvent vous aider, vous et votre entreprise, à explorer de nouveaux avantages et à en apprendre davantage. L'entreprise développe des solutions personnalisées pour les processus automatisés à partir de zéro pour les grandes entreprises et les startups. Il s’agit la plupart du temps de projets clé en main : Bright conçoit, réalise des recherches, des prototypes et des tests de manière indépendante.
2.Dataiku
Dataiku est une société de logiciels d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique qui fournit des services d'intelligence artificielle (IA). L'entreprise estime que l'autonomisation des entreprises est possible grâce aux services de données et à la collaboration. Dataiku fournit une variété d'outils et de logiciels d'intelligence artificielle pour aider à gérer le désabonnement des clients, la détection des fraudes, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, la maintenance prédictive, etc. L'IA au quotidien est le concept central de Dataiku, l'utilisation systématique des données pour les opérations quotidiennes, permettant aux entreprises de réussir sur un marché hautement concurrentiel. De la préparation des données aux applications analytiques, Dataiku aide ses clients à chaque étape à mettre en œuvre des modèles basés sur les données et à prendre de meilleures décisions.
3. Veda
La technologie Veda prend en charge un traitement des données, une automatisation des tâches et une organisation plus rapides des informations sur les patients. En utilisant les capacités d’apprentissage automatique, ces outils peuvent rapidement éliminer les erreurs et traiter les données. Par conséquent, les établissements médicaux peuvent terminer le traitement des documents dans les 24 heures. Les solutions de l'entreprise résolvent les tâches répétitives liées aux données, permettant aux organismes de santé de travailler plus efficacement et aux médecins de se concentrer sur les soins aux patients.
4.IBM
IBM est principalement connu pour son moteur d'intelligence artificielle utilisé dans la recherche et les produits commerciaux. Il fournit une intelligence artificielle pour la prise de décision, le traitement du langage et l’automatisation intelligente des tâches. Watson a été initialement conçu pour rivaliser avec les humains dans des jeux comme Jeopardy. Aujourd'hui, leur technologie peut être intégrée dans pratiquement n'importe quel flux de travail, des ressources humaines à la finance en passant par la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
5.DataToBiz
DataToBiz est l'une des sociétés d'intelligence artificielle les plus prometteuses de cette époque. L'entreprise analyse l'intelligence artificielle et le Big Data pour aider les organisations à gérer leurs ressources de données et à trouver les meilleurs moyens d'extraire des informations des données afin de pouvoir prendre des décisions fondées sur les données. DataToBiz fournit des solutions complètes pour aider les entreprises à réussir grâce à des technologies avancées telles que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et la science des données. Les solutions de l'entreprise sont flexibles, évolutives et rentables. L’équipe a de nombreuses années d’expérience et un taux de satisfaction de plus de 97 % car elle approfondit la nature des données et ose agir. L'entreprise est un partenaire certifié de Google Cloud, Microsoft Azure et AWS. Il aide les entreprises à surmonter les défis en mettant en œuvre des modèles basés sur les données.
6. Indium Software
Indium Software est l'un des principaux fournisseurs de solutions d'ingénierie numérique avec une expertise approfondie dans le développement d'applications, l'ingénierie cloud, les données et analyses, DevOps, l'assurance numérique et la gamification. Les principaux différenciateurs d'Indium sont son expertise en matière de développement low-code, d'analyse de texte Ai et de partenariats avec des entreprises technologiques telles que Mendix, AWS, Denodo et Striim. Les clients de l'entreprise viennent du monde entier. Indium Software fournit des services d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, développant des algorithmes d'auto-apprentissage pour apprendre des données et tirer des conclusions sans intervention humaine. Des influenceurs du secteur tels que Forbes, Dun & Bradstreet et Clutch nous considèrent comme un partenaire d'ingénierie numérique de confiance pour les start-ups innovantes et les entreprises prometteuses.
7.Altoros
Altoros est un fournisseur de services informatiques expérimenté qui aide les entreprises à améliorer leur efficacité opérationnelle et à accélérer l'innovation de produits en raccourcissant les délais de mise sur le marché. En tirant parti de la puissance de l’automatisation du cloud, des microservices, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, ainsi que de l’expertise du secteur, nos clients bénéficient d’un avantage concurrentiel durable. Les solutions Altoros AI aident les entreprises à gérer leurs tâches quotidiennes. Altoros possède cinq bureaux dans le monde. L'entreprise a 18 ans d'expérience et a réalisé 1 400 projets. Son siège est dans la Silicon Valley.
8.Digica
Digica s'engage à rechercher, mettre en œuvre et commercialiser des logiciels intelligents dans le domaine de l'intelligence artificielle, en se concentrant sur l'apprentissage profond dans le domaine de la vision par ordinateur et de « l'intelligence artificielle de pointe ». La force de Digica réside dans la combinaison de son expertise en intelligence artificielle avec le développement de logiciels de classe mondiale. L'entreprise travaille avec de grandes entreprises et des startups innovantes dans de nombreux secteurs, notamment l'automobile, la défense, le médical, la technologie et les télécommunications. Digica s'engage à faire progresser l'intelligence artificielle et est motivée par la croissance rapide des appareils intelligents à la périphérie du réseau - smartphones, montres intelligentes et capteurs installés sur les machines et les infrastructures.
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Sujets chauds
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
