دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب THE DEFINITIVE GUIDE TO Machine Learning Platforms
دانلود کتاب راهنمای قطعی پلتفرم های یادگیری ماشین
مشخصات کتاب
THE DEFINITIVE GUIDE TO Machine Learning Platforms
ویرایش:
نویسندگان: Sam Charrington
سری: This Week in ML
ناشر:
سال نشر:
تعداد صفحات: 39
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 2 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 80,000
در صورت تبدیل فایل کتاب THE DEFINITIVE GUIDE TO Machine Learning Platforms به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب راهنمای قطعی پلتفرم های یادگیری ماشین نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب راهنمای قطعی پلتفرم های یادگیری ماشین
با وجود همه تبلیغات، واقعیت این است که شما نیازی به انجام کار متفاوتی برای خود نخواهید داشت شرکت برای بهره مندی از هوش مصنوعی شما نیازی به استخدام دانشمندان داده ندارید، نیازی به جمع آوری ندارید هر گونه داده آموزشی، و شما نیازی به ساخت هیچ مدل یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق نخواهید داشت. این موضوع در حال حاضر وجود دارد و در آینده نیز به طور فزایندهای صادق خواهد بود که فناوریهای هوش مصنوعی این کار را خواهند کرد بسیاری از محصولات و خدماتی را که شرکت شما استفاده می کند، نیرو می دهد. شرکت شما یک خواهد بود ذینفع غیرفعال هوش مصنوعی با این حال، این مزایای غیرفعال جزر و مد فزاینده ای است که در هر قایق شناور است. آنها تمایز نیافته اند - شرکت شما فقط آنچه را که در بازار برای همه در دسترس است - و به عنوان یک در نتیجه، آنها نیز غیرمتمایز هستند. به عبارت دیگر، آنها به کسب و کار شما کمک نمی کنند مزیت رقابتی در بین همتایان خود بنابراین، این سوال پیش می آید: چه چیزی به شما کمک می کند کسب یک مزیت رقابتی؟ رقابت در مدل ها دستیابی به مزیت رقابتی با هوش مصنوعی نیازمند رویکرد بسیار فعال تری است. انجام شده است با استفاده از داده های اختصاصی شرکت شما برای حل کسب و کار اختصاصی شرکت شما مشکلات از طریق ایجاد مدل های اختصاصی. (زمانی که به "هوش مصنوعی سازمانی" در این کتاب الکترونیکی، ما به این ایده اشاره می کنیم.) مزایای چنین رویکردی می تواند قابل توجه باشد.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
In spite of all the hype, the reality is that you won’t need to do anything different for your company to benefit from AI. You won’t need to hire data scientists, you won’t need to collect any training data, and you won’t need to build any machine learning or deep learning models. It is already the case, and it will be increasingly true in the future, that AI technologies will power many of the products and services that your enterprise uses. Your enterprise will be a passive beneficiary of AI. These passive benefits, however, are a rising tide that floats every boat. They are undifferentiated— your enterprise gets only what is available to everyone else in the marketplace—and, as a result, they are also undifferentiating. In other words, they won’t help your enterprise gain a competitive advantage among its peers. So, the question becomes: what will help your enterprise gain a competitive advantage? Competing on Models Achieving competitive advantage with AI requires a much more active approach. It is done by applying your enterprise’s proprietary data to solve your enterprise’s proprietary business problems through the creation of proprietary models. (When we refer to “Enterprise AI” in this ebook, we’re referring to this idea.) The benefits of such an approach can be significant.
فهرست مطالب
Table of Contents Introduction............................................................................ 3 Getting to Model-Driven......................................................... 7 ML Platform Case Studies..................................................... 9 Understanding ML Platform Capabilities............................ 16 Developing Your ML Platforms Strategy............................. 26 Conclusions.......................................................................... 33 References............................................................................ 35 About This Week in Machine Learning & AI........................ 38
