A gépi tanulás az egyik alapvető sarokköve, sok esetben szinonimája az AI technológiáknak, (az NLP és az RPA mellett, például). Ebben a cikkben a gépi tanulás néhány alapvető módját mutatjuk be, ahogy gépeket és robotokat szokás ma “betanítani”. Robot Látás - a gépi látás, mint a betanítás elsődleges eszköze A »
Nem meglepő, hogy a cégek világszerte és ipari területtől függetlenül fontolgatják az AI használatát. Viszont akadnak még vállalatvezetők, akik szkeptikusak, hiszen mesterséges intelligencia-projektek nem mindig hozzák azt az eredményt, amit várnak tőlük. De mi különbözteti meg a technológiához jól alkalmazkodó, jelentős üzleti eredményeket realizáló cégeket azoktól, akik túl lassan, túl »
A közelmúltban egy izgalmas és széles körben használatra kerülő megoldás keretében demonstrálhattuk, hogy nagy mennyiségben generálódó felhasználói fényképek terén hogyan lehet kiemelkedő hatékonyságnövelést elérni úgy, hogy képfelismerő rendszereket kapcsolunk össze felhasználói visszajelző (chatbot) felületekkel. Az ügyfél egy globális multi, a projekt eredményeként létrehozott szoftver pedig korszerűsítheti és végtelenül egyszerűvé teheti »
A digitális ipar már több, mint fél évszázados múltra tekint vissza. A szoftverfejlesztés a 70-es és 80-as években kezdett erőre kapni, de az internetes technológiák fejlődésével új szintre lépett és most már szinte teljesen körülvesznek minket a különböző digitális eszközök, amelyek működését legalább néhány sornyi programkód vezérli. A mesterséges intelligencia »
Nem meglepő, hogy a cégek világszerte és ipari területtől függetlenül fontolgatják az AI használatát. Viszont akadnak még vállalatvezetők, akik szkeptikusak, hiszen mesterséges intelligencia-projektek nem mindig hozzák azt az eredményt, amit várnak tőlük. De mi különbözteti meg a technológiához jól alkalmazkodó, jelentős üzleti eredményeket realizáló cégeket azoktól, akik túl lassan, túl »
Az adatok értékeléséből, elemzéséből értékes következtetéseket lehet levonni, és akár predikciókat is megfogalmazni. Adat számtalan módon keletkezhet, az egyik lehetséges út az, amire mi vizuális információként gondolunk, ám a gépek világában ez jóval komplikáltabb kérdés. A gépi látás felhasználási területe viszont dinamikusan fejlődik, ezért ebben a posztban összefoglaljuk, mire használható »
Aki elolvasta háromrészes alapozónkat, már jó közelítéssel el tudja képzelni, hogyan épülnek fel a mesterséges intelligencia megoldásai a hétköznapi életben, az üzlet világában, és ipari területen. A mesterséges intelligencia használata leginkább arról szól, hogyan lehet az adatokból értéket előállítani, hogyan lehet az információ begyűjtésétől eljutni a döntéshozatalig. Ennek a folyamatnak »
Az alábbiakban néhány példával bemutatjuk, hogyan tudja egy vállalat a gépi tanulás és az algoritmusok segítségét optimálisan kihasználni az adatai kiértékelése és az azokra alapozott döntéshozatali folyamatok során. »
A Deloitte tanulmánya szerint a machine learning csökkenti a be nem tervezett gépleállások idejét, növeli a termelési volument, csökkenti a karbantartási költségeket, és javítja a minőséget. »
