23.04.2024  Экспертиза, Искусственный интеллект

Точность и актуальность прогнозов, основанных на машинном обучении, в значительной степени зависят от качества и своевременности данных, поступающих в модели, пишет на портале The New Stack Рахул Прадхан, вице-президент по продуктам и стратегии Couchbase. В эпоху генеративного ИИ (GenAI), когда машины создают контент с близкой к человеческой креативностью, легко очароваться потенциалом этой технологии. Однако, даже увлекаясь, важно не упускать из виду основу практического влияния ИИ на бизнес: традиционное машинное обучение. В то время как GenAI привлекает внимание благодаря своей способности генерировать новые изображения, тексты и идеи, предприятия зависят от прогностических выводов, полученных с помощью MО и подкрепленных данными, поступающими в режиме реального времени, для принятия обоснованных стратегических решений. Основа бизнес-аналитики: машинное обучение Истинная ценность ИИ для бизнеса заключается не только в генерировании и обобщении контента, но и в его способности создавать действенные идеи, особенно те, которые получены с помощью MО-моделей, подпитываемых данными реального времени. Это различие очень важно. Поскольку компании стремятся использовать ИИ, они должны сосредоточиться на интеграции МО в свои операции и процессы принятия решений, где его влияние на производительность, эффективность и конкурентоспособность можно будет непосредственно измерить и реализовать. По своей сути MО — это обучение на основе прошлого для предсказания будущего. Оно заставляет ... читать далее.