Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта руководители предприятий сталкиваются со сложностями, связанными с этой мощной технологией, пишет на портале BigDATAwire Бретт Бартон, вице-президент и руководитель глобальной практики ИИ компании Unisys. В основе ИИ лежат данные, которые питают машину: откуда они берутся, кому принадлежат, какова их надежность — все это влияет на эффективность ИИ. Однако проблемы, связанные с точностью, конфиденциальностью и предвзятостью данных, не позволяют полностью реализовать потенциал ИИ. Согласно недавнему отчету Unisys «The AI Equation: 2024 AI Business Impact Research», руководители компаний по-прежнему с оптимизмом смотрят на перспективы ИИ, но с опаской относятся к его рискам, причем 64% из них обеспокоены предвзятостью и дискриминацией в системах ИИ. Качественные и непредвзятые данные имеют решающее значение для снижения этих рисков. Но поскольку модели ИИ потребляют данные, генерируемые человеком, с беспрецедентной скоростью, исследователи прогнозируют, что мы можем исчерпать источники реальных данных уже в 2026 г. Именно здесь на помощь приходят синтетические данные. Это искусственно созданные биты информации, которые имитируют реальные наборы данных, сохраняя при этом статистическую целостность. В отличие от анонимизированных данных, синтетические данные не содержат персональной информации, что снижает риски конфиденциальности. Уже сейчас синтетические данные демонстрируют перспективность в плане масштабируемости, снижения ... читать далее.
