Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Рита Козлов, вице-президент по продуктам платформы и ИИ для разработчиков компании Cloudflare, крупнейшего провайдера CDN, защиты от DDoS-атак, безопасного доступа к ресурсам и серверов DNS, рассказала порталу The New Stack, почему генеративный искусственный интеллект (GenAI) — не единственный тип модели, на который разработчикам стоит опираться при создании более интеллектуальных приложений. Все экспериментируют с GenAI, но разработчикам стоит подумать о внедрении других форм машинного обучения в свои приложения, считает Козлов. «Все экспериментируют, и я думаю, это дает ощущение, что в производстве, в действительно сложных случаях использования, происходит больше, чем есть на самом деле, — говорит она. — Что мы видим, так это то, что существует множество чатботов, которые выдвигаются на передний план для удобства пользователей». Альтернативы чатботам с ИИ По словам Козлов, такой подход не всегда является правильным: если чатботы используют только генеративный ИИ, может создаться впечатление, что компания «просто ставит галочку в чекбоксе „ИИ“», не заботясь о том, будет ли он действительно полезен для пользователей. По ее мнению, еще одним вариантом, который следует изучить разработчикам, является предиктивный ИИ, который использует алгоритмы МО для выявления закономерностей в прошлых событиях и составления прогнозов на будущее. Он применяется для решения таких задач, как выявление мошенничества, оценка кредитного риска, прогнозирование спроса и даже диагностика ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.