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.
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
-
Change The Way You Do ML With Applied ML PrototypesToday’s enterprise data science teams have one of the most challenging, yet most important roles to ...
-
New Applied ML Research: Few-shot Text ClassificationText classification is a ubiquitous capability with a wealth of use cases. For example, recommendati...
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.