8 Syarikat Pembangunan Pembelajaran Mesin Terbaik 2022
Teknologi pembelajaran mesin telah membawa beberapa perubahan yang mengagumkan, membantu perniagaan meningkatkan kaedah ujian mereka.
Pada tahun 2022, perisian pinjaman bank berdasarkan kecerdasan buatan akan menjadi kebiasaan. Lebih daripada 91% syarikat terkemuka menggunakan teknologi kecerdasan buatan. Ia membuka pintu kepada syarikat untuk menambah baik model perniagaan mereka dalam pelbagai cara.
Pembelajaran mesin mempunyai banyak aplikasi hebat. Salah satu faedah terbesar ialah keberkesanan optimum proses ujian.
Tujuan utama pembelajaran mesin adalah untuk menggantikan sebahagian atau sepenuhnya ujian manual. Pembelajaran mesin memungkinkan untuk mengautomasikan sepenuhnya kerja penguji yang melakukan proses analisis yang kompleks. Berdasarkan perubahan yang dibawa oleh pembelajaran mesin, kebanyakan pakar bersetuju bahawa matlamat utama pembelajaran mesin dalam konteks ini adalah untuk menghasilkan semula ramalan yang lebih tepat. Ini akan membolehkan pemasar, pemilik perniagaan dan pekerja dalam bidang IT membuat keputusan yang betul apabila membangunkan dan mencipta produk baharu.
Hasil daripada aktiviti AI, mesin belajar, mengingati dan mereplikasi pilihan yang betul. ML membuka peluang baharu kepada komputer untuk menyelesaikan tugasan yang dilakukan oleh manusia sebelum ini dan melatih sistem komputer untuk membuat ramalan yang tepat apabila memasukkan data. Satu contoh ialah menggunakan alat pembelajaran mesin seperti Selenium untuk menguji proses pembangunan web. Ia telah merangsang pertumbuhan potensi kecerdasan buatan dan telah menjadi pembantu kecerdasan buatan yang sangat diperlukan Di mata ramai orang, ia juga sinonim untuk kecerdasan buatan.
Pembelajaran mesin digunakan dalam banyak industri. Ia membolehkan mengoptimumkan kerja bank, restoran, kilang dan juga stesen minyak. Ia juga sering dilihat dalam organisasi dengan jualan dalam talian dan chatbots. Ia terpakai pada mana-mana aliran kerja yang dilaksanakan dalam perisian - bukan sahaja bahagian perniagaan tradisional perusahaan, tetapi juga penyelidikan, proses pengeluaran dan, semakin banyak, produk itu sendiri. Pembelajaran mesin kini boleh menyaingi bahkan ketepatan pakar bedah. Syarikat yang mengusahakan pembelajaran mesin penjagaan kesihatan, seperti Google, mencipta sejumlah besar imej perubatan yang dipilih oleh doktor. Algoritma pembelajaran mesin menggunakan set data visual ini untuk mencari corak statistik bagi menentukan ciri imej yang membenarkan hipotesis bahawa imej itu patut diberi label atau diagnosis tertentu.
Neptune berkongsi catatan blog tentang faedah menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keupayaan ujian. Syarikat lain telah berkongsi faedah yang lebih menarik menggunakan pembelajaran mesin dalam ujian.
Syarikat Pembelajaran Mesin Teratas
Data dipanggil minyak baharu: dengan menganalisis maklumat, meramal parameter perniagaan utama dan mencari penyelesaian yang lebih baik, anda akan meninggalkan pesaing anda jauh di belakang. Itulah sebabnya bekerjasama dengan syarikat ML ialah penyelesaian yang hebat untuk membawa teknologi dan penyelesaian inovatif terbaharu ke dalam perniagaan supaya organisasi boleh menambah baik perkhidmatan, meramal masa depan, mengotomatisasi proses, meningkatkan dan memacu jualan serta mengurangkan kos pengeluaran, untuk mengelakkan risiko. Berikut ialah 8 rakan kongsi yang paling boleh dipercayai:
1.Brights
Syarikat Brights mempunyai lebih daripada 100 pekerja dan lebih daripada 400 kisah kejayaan, melayani pelanggan dari seluruh dunia - That's Brett. Syarikat ini berusia 11 tahun dan masih berkembang. Pakar pembelajaran mesin Bright boleh membantu anda dan perniagaan anda meneroka faedah baharu dan mengetahui lebih lanjut. Syarikat itu membangunkan penyelesaian tersuai untuk mengautomasikan proses dari awal untuk syarikat besar dan syarikat permulaan. Selalunya, ini adalah projek turnkey: Bright secara bebas mereka bentuk, menjalankan penyelidikan, prototaip dan ujian.
2. Dataiku
Dataiku ialah syarikat perisian kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang menyediakan perkhidmatan kecerdasan buatan (AI). Syarikat percaya bahawa pemerkasaan perniagaan adalah mungkin melalui perkhidmatan data dan kerjasama. Dataiku menyediakan pelbagai alatan dan perisian kecerdasan buatan untuk membantu dengan pergolakan pelanggan, pengesanan penipuan, pengoptimuman rantaian bekalan, penyelenggaraan ramalan dan banyak lagi. AI Setiap Hari ialah konsep teras Dataiku, penggunaan data yang sistematik untuk operasi harian, memperkasakan perusahaan untuk berjaya dalam pasaran yang sangat kompetitif. Daripada penyediaan data kepada aplikasi analisis, Dataiku membantu pelanggan pada setiap peringkat melaksanakan model dipacu data dan membuat keputusan yang lebih baik.
3. Veda
Teknologi Veda menyokong pemprosesan data yang lebih pantas, automasi tugas dan organisasi maklumat pesakit. Dengan menggunakan keupayaan pembelajaran mesin, alat ini boleh menghapuskan ralat dan memproses data dengan cepat. Oleh itu, institusi perubatan boleh menyelesaikan pemprosesan dokumen dalam masa 24 jam. Penyelesaian syarikat menyelesaikan tugas berulang dan berkaitan data, membolehkan organisasi penjagaan kesihatan bekerja dengan lebih cekap dan pakar perubatan memberi tumpuan kepada penjagaan pesakit.
4. IBM
IBM terutamanya terkenal dengan enjin kecerdasan buatannya yang digunakan dalam produk penyelidikan dan komersial. Ia menyediakan kecerdasan buatan untuk membuat keputusan, pemprosesan bahasa dan automasi tugas pintar. Watson pada asalnya direka untuk bersaing dengan manusia dalam permainan seperti Jeopardy. Hari ini, teknologi mereka boleh disepadukan ke dalam hampir mana-mana aliran kerja, daripada sumber manusia kepada kewangan kepada pengurusan rantaian bekalan.
5.DataToBiz
DataToBiz ialah salah satu syarikat kecerdasan buatan yang paling menjanjikan dalam era ini. Syarikat menganalisis kecerdasan buatan dan data besar untuk membantu organisasi mengurus sumber data mereka dan mencari cara terbaik untuk mengekstrak maklumat daripada data supaya mereka boleh membuat keputusan berdasarkan data. DataToBiz menyediakan penyelesaian komprehensif untuk membantu perusahaan berjaya melalui teknologi canggih seperti pembelajaran mesin, kecerdasan buatan dan sains data. Penyelesaian syarikat adalah fleksibel, berskala dan kos efektif. Pasukan ini mempunyai pengalaman bertahun-tahun dan kadar kepuasan melebihi 97% kerana mereka mendalami sifat data dan berani bertindak. Syarikat itu ialah rakan kongsi sah Google Cloud, Microsoft Azure dan AWS. Ia membantu perniagaan mengatasi cabaran dengan melaksanakan model dipacu data.
6. Perisian Indium
Perisian Indium ialah penyedia penyelesaian kejuruteraan digital terkemuka dengan kepakaran mendalam dalam pembangunan aplikasi, kejuruteraan awan, data dan analitik, DevOps, jaminan digital dan pengetahuan profesional gamifikasi. Pembezaan utama Indium ialah kepakarannya dalam pembangunan kod rendah, analisis teks Ai dan perkongsian dengan syarikat teknologi seperti Mendix, AWS, Denodo dan Striim. Pelanggan syarikat datang dari seluruh dunia. Perisian Indium menyediakan perkhidmatan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, membangunkan algoritma pembelajaran kendiri untuk belajar daripada data dan membuat kesimpulan tanpa campur tangan manusia. Pengaruh industri seperti Forbes, Dun & Bradstreet, dan Clutch menganggap kami rakan kongsi kejuruteraan digital yang dipercayai untuk syarikat baharu yang inovatif dan menjanjikan.
7.Altoros
Altoros ialah penyedia perkhidmatan IT berpengalaman yang membantu syarikat meningkatkan kecekapan operasi dan mempercepatkan inovasi produk dengan memendekkan masa ke pasaran. Dengan memanfaatkan kuasa automasi awan, perkhidmatan mikro, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin serta kepakaran industri, pelanggan kami memperoleh kelebihan daya saing yang mampan. Penyelesaian Altoros AI membantu syarikat mengendalikan tugas harian. Altoros mempunyai lima pejabat di seluruh dunia. Syarikat itu mempunyai pengalaman selama 18 tahun dan telah menyelesaikan 1,400 projek. Ia beribu pejabat di Silicon Valley.
8.Digica
Digica komited untuk menyelidik, melaksanakan dan mengkomersialkan perisian pintar dalam bidang kecerdasan buatan, memberi tumpuan kepada pembelajaran mendalam dalam bidang penglihatan komputer dan "kecerdasan buatan canggih" . Kekuatan Digica terletak pada penggabungan kepakarannya dalam kecerdasan buatan dengan pembangunan perisian bertaraf dunia. Syarikat itu bekerjasama dengan syarikat besar dan syarikat permulaan yang inovatif merentasi banyak industri, termasuk automotif, pertahanan, perubatan, teknologi dan telekomunikasi. Digica komited untuk memajukan kecerdasan buatan dan didorong oleh pertumbuhan pesat peranti pintar di pinggir rangkaian - telefon pintar, jam tangan pintar dan penderia yang dipasang pada mesin dan infrastruktur.
Atas ialah kandungan terperinci 8 Syarikat Pembangunan Pembelajaran Mesin Terbaik 2022. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
