Когда речь заходит о промышленной цифровой трансформации, первое, что приходит на ум, — это промышленный интернет, как будто промышленный интернет — это вся промышленная трансформация. По сути, с ускорением процесса цифровизации интеллектуализация — это будущее промышленного развития. Глубокое слияние ИИ и промышленности стало важной темой в научных кругах. ИИ надолго станет мерилом интеллектуального производства. Когда родилась концепция интеллектуального производства, люди изучали..

Это простое определение обучающих данных . Машины намного быстрее обрабатывают и хранят знания по сравнению с людьми. Но как можно использовать их скорость для создания интеллектуальных машин? Ответ на этот вопрос - заставить их питаться соответствующими данными. Это также называется обучающими данными . Модели машинного обучения не слишком отличаются от человеческих детей. Когда ребенок наблюдает за новым объектом, например, собакой, и получает постоянную обратную связь..

Машинное обучение играет решающую роль в повышении качества данных. И качество данных является основной частью управления данными и обеспечения правдоподобности результатов приложений аналитики для применения машинного обучения с правильными алгоритмами. Машинное обучение все еще находится на очень ранней стадии цикла внедрения, и если его требование к большим наборам данных действительно новое, поскольку многие существующие системы аналитики также используют их, это означает, что оно будет..