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 ...
В первые годы своего существования искусственный интеллект обучался на основе тех фрагментов реального мира, которые нам удавалось ему предоставить. Улицы с пробками. Датчики на складах. Люди, просматривающие приложения на своих телефонах. Вот и весь его рацион. Предсказуемые входные данные. Но теперь мы находимся на совершенно ином рубеже, где интеллект развивается не только на основе того, что уже существует или известно, но и на основе того, что мы можем создать. Именно здесь синтетические данные незаметно заполняют пробелы, обеспечивая базу для создания сложных систем ИИ, сообщает портал BigDATAwire. Реальные данные могут лишь перенести вас назад во времени. Это всего лишь стоп-кадр и ничего более. Синтетические данные открывают вам возможности, недоступные для реальности. Они могут создавать редкие сбои, новые модели поведения на рынке, новые научные возможности или целые экосистемы, предназначенные для обучения. Они позволяют разработчикам проектировать системы, напрямую учитывая существующие пробелы. Таким образом, вместо того, чтобы ждать, когда редкие сценарии возникнут естественным образом или находить такие данные в прошлом, команды могут генерировать их по запросу. Это означает, что они могут адаптировать обучающие данные к задачам, которые они хотят решить. Этот переход от данных как ограничения к данным как творческому инструменту обеспечивает более быстрые итерации и открывает новые горизонты для повышения эффективности моделей. Почему синтетические данные ... читать далее.
