Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

Jak wdrożyć zrozumiałe modele dla użytkowników biznesowych

Badania Fast Forward Labs są teraz dostępne bez subskrypcji

W przyszłości wszystkie nowe raporty będą dostępne publicznie i będzie je można pobrać bezpłatnie. Wkrótce udostępnimy także zaktualizowane wersje starszych raportów, więc zachęcamy do częstego sprawdzania i eksploracji nowej zawartości.

Twoi przyjaciele od danych

Uczenie maszynowe daje ogromne możliwości jednak jego operacjonalizacja wiążę się z wieloma wyzwaniami. Wszelkie wysiłki mogą szybko spełznąć na niczym z powodu dużej zmienności w obszarze technologii - począwszy od wyzwań związanych z organizacją zespołów po trudności związane z odróżnieniem szumu medialnego od rzeczywistości.

Pozwól kierownikom i zespołom ds. data science skupić się na przyszłości Twojej firmy dzięki wirtualnej pomocy oddanej kadry naukowej, która nieustannie monitoruje najnowsze techniki i najlepsze praktyki branżowe, a także ustala, jak najlepiej wykorzystać je w rozwiązywaniu trudnych problemów biznesowych.

Badania Cloudera Fast Forward Labs skupiają się na najnowszych tendencjach, które nieustannie ewoluują na skutek przełomowych osiągnięć w obszarze algorytmów i sprzętu, a także upowszechnienia technologii oraz większej dostępności danych. Do raportów dołączone są działające prototypy, które przedstawiają możliwości algorytmu oraz szczegółowe porady dotyczące jego zastosowania w praktyce.

Co obejmuje raport dotyczący badań?

Dzięki raportowi z badań Cloudera Fast Forward Labs zyskujesz wgląd w nowe zastosowania danych i istotną przewagę za sprawą:

  • raportów z badań dotyczących najnowszych możliwości w obszarze danych i uczenia maszynowego, które będą miały duże znaczenie w okresie od sześciu miesięcy do dwóch lat;
  • prototypu demonstrującego zastosowanie algorytmu;

Dodatkowo możesz subskrybować nasz biuletyn z aktualnościami na temat nowych badań i rozwoju branży.

Najnowsze badania

BEZPŁATNIE

Klasyfikacja tekstu w kilku ujęciach

Klasyfikacja tekstu może służyć do analizy opinii, przypisywania tematów, identyfikacji dokumentów, rekomendacji artykułów i nie tylko. Chociaż obecnie istnieją dziesiątki technik wykonywania tego podstawowego zadania, wiele z nich wymaga ogromnych ilości oznaczonych danych, aby były użyteczne. Zbieranie uwag do danego przypadku jest zwykle jedną z najbardziej kosztownych części każdego zastosowania uczenia maszynowego. W tym raporcie zgłębiamy zagadnienie wykorzystania ukrytego osadzania tekstu z kilkoma przykładami szkoleniowymi (lub nawet ich brakiem) i przedstawiamy najlepsze praktyki wdrażania tej metody.

Przeczytaj raport

Poznaj kod

Few-Shot Text Classification

Usługi doradcze Cloudera związane z uczeniem maszynowym

Gdzie skoncentrować swoje zasoby, jak wdrożyć najlepsze praktyki, w jaki sposób przyspieszyć proces przechodzenia z etapu opracowywania do produkcji, a także jak nie popełniać błędów przy wyborze technologii.

Blog Fast Forward Labs

 

Bądź na bieżąco

Zapisz się, aby otrzymywać comiesięczny biuletyn, w którym znajdziesz najnowsze informacje na temat postępów w stosowaniu sztucznej inteligencji, a także o nowościach i wydarzeniach w naszej firmie.

Webinar

Dowiedz się, jak zbudować automatyczny system odpowiadania na pytania oparty o głębokie uczenie

Webinar

Dowiedz się, dlaczego i kiedy warto korzystać z uczenia głębokiego w celu wykrywania nieprawidłowości.

Webinar

Dowiedz się, jak połączyć wnioskowanie przyczynowe z uczeniem maszynowym

Datasheet

Cloudera Fast Forward Labs Datasheet

Napisz do nas w sprawie aktualnej subskrypcji

Your form submission has failed.

This may have been caused by one of the following:

  • Your request timed out
  • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.