Filme porno

Categorii

Advertising

Council Post: Aplicatiile de generatie urmatoare ale inteligentei artificiale si ale invatarii automate

Am progresat de la etapa de dezvoltare a tehnologiei de inteligenta artificiala (AI) si de invatare automata (ML) catre implementarea pe scara larga in toate industriile. Aceasta tehnologie avansata este peste tot, dar majoritatea oamenilor nu stiu ca interactioneaza cu ea zilnic. De la asistenti personali virtuali precum Siri si Alexa pana la spectacolele recomandate ca Netflix serveste pe baza obiceiurilor de vizionare, ML ofera aceste instrumente pe care ne-am obisnuit sa le folosim – chiar daca nu ne oprim sa ne gandim cum se intampla.

Care este diferenta dintre AI si ML?

AI este informatica care se concentreaza pe capacitatile masinilor de a imita comportamentul uman inteligent. AI permite computerelor sa proceseze cantitati mari de informatii si date si sa ofere o concluzie generata de computer. ML permite computerelor sa invete – si, de asemenea, sa invete cum sa invete. Aceste progrese revolutioneaza viata moderna si afacerile.

Array

Deci, cum sunt utilizate instrumentele AI / ML in urmatoarea lor generatie de implementare si ce urmeaza?

Frauda cu cardul de credit

Urmatoarea generatie de AI / ML poate combate frauda cardului de credit inainte de a va verifica chiar la registru. Un raport recent a aratat ca consumatorii au pierdut 6,4 miliarde de dolari in tranzactii de frauda a cardului de credit in 2018.

Tipurile obisnuite de frauda a cardului de credit includ cardurile de credit furate si problemele cu detinatorul cardului care nu este prezent. Instrumentele de screening al tranzactiilor bazate pe AI / ML pot permite companiilor care accepta carduri de credit sa identifice o tranzactie frauduloasa inainte de finalizare, ceea ce poate reduce numarul de utilizatori de carduri frauduloase care incearca tranzactii. De asemenea, scade timpul si resursele necesare pentru recuperarea veniturilor de la institutiile financiare care gestioneaza aceste tranzactii.

Dupa cum sa raportat in MIT News, marea provocare cu care ne confruntam cu utilizarea invatarii automate pentru a detecta frauda este de a face fata cu falsurile pozitive. Pentru a ajuta la reducerea provocarii falsurilor pozitive, cercetatorii de la Laboratorul pentru sisteme de informatii si decizii (LIDS) al MIT au dezvoltat o abordare care reduce falsurile pozitive cu 54%.

MasterCard a dezvoltat o solutie interna numita Decision Intelligence, care este o solutie de decizie de autorizare in timp real care aplica mii de puncte de date si tehnici de modelare.

Algoritmii AI / ML identifica caracteristici specifice care fac ca o tranzactie sa fie mai mult sau mai putin probabil sa fie frauduloasa. Daca ati calatorit vreodata si ati primit un mesaj de la compania dvs. de carduri de credit ca exista o ingrijorare, probabil ca tehnologia ML nu recunoaste tranzactiile care au loc intr-o locatie noua cu diferiti comercianti care nu erau caracteristici pentru profilul dvs.

Un stilist virtual

Ce se intampla daca ai intra intr-un magazin si ai fi intampinat cu piese recomandate gata sa le incerci pe baza a ceea ce purtai? Cu tehnologia AI / ML, acest lucru a devenit o realitate.

Unii comercianti cu amanuntul piloteaza deja instrumente bazate pe AI / ML care recunosc fetele si imbracamintea clientilor pentru a face recomandari. In Hong Kong, retailerul de moda Guess a deschis un magazin pilot de concepte FashionAI la Universitatea Politehnica din Hong Kong. In magazinul de concepte, invatarea automata si viziunea computerizata sunt implementate pentru a „invata” de la consumatori si designeri din cadrul sistemului. Clientii s-au inregistrat in concept store cu tehnologia de recunoastere faciala. Optiunile de suport pentru haine compatibile cu RFID au aparut automat pe oglinda inteligenta, care oferea sugestii de stil.

Alti asistenti de styling bazate pe AI / ML furnizeaza informatii asociatilor de vanzari, astfel incat acestia sa poata oferi personal clientilor recomandari, facand procesul de cumparaturi mai usor si mai eficient.

Management SMART Master Data 

Gestionarea datelor si intrarile de date duplicate au fost intotdeauna o lupta pentru companiile de toate dimensiunile.

Ganditi-va sa faceti o achizitie online, cum ar fi comanda pizza pentru a lua. Va autentificati pe site, introduceti informatiile pentru a va crea un cont, finalizati achizitia si continuati cu cina. Data viitoare cand vizitati acel site pentru pizza, ati uitat noile informatii de conectare. Pur si simplu creati un cont nou.

Din perspectiva utilizatorului, nu este mare lucru. Dar pentru proprietarii de afaceri, acest tip de intrari multiple de date poate deveni un cosmar.

O baza de date cu 30 de milioane de utilizatori ar putea fi de fapt doar trei milioane de utilizatori unici. Aceasta este o problema care a cauzat administratorilor de baze de date nenumarate dureri de cap si care afecteaza rezultatul final pentru companii.

Folosind tehnologia AI / ML, companiile pot implementa un supliment pentru server all-in-one care ruleaza perfect in fundal, scanand si analizand intrarile utilizatorilor in timp real. Poate fi chiar configurat pentru a bloca conectarile duplicate ale utilizatorilor pe masura ce se intampla. Solutia AI / ML face acest lucru prin potrivirea automata a datelor utilizatorului si compararea punctelor de date, cum ar fi numele de utilizator, adresa de e-mail, numarul de telefon, adresa, numerele de securitate sociala, cardurile de credit conectate, datele IP si multe altele. Nu este nevoie sa rulati interogari sau rapoarte personalizate, economisind timp si capital uman.

Equifax a fost contestat cu date incoerente despre clienti, care au fost gazduite pe 20 de sisteme diferite, inclusiv facturare si indeplinire, care cuprindeau 2,1 milioane de inregistrari ale clientilor. A integrat date de la 45 de milioane de companii si a creat un numar de identificare pentru fiecare client. Equifax a castigat o imagine mai clara a relatiei depline a clientilor cu acesta, incluzand cat de mult venituri reprezentau fiecare produs si fiecare client, permitand decizii mai bune si oportunitati de vanzare incrucisata.

Aceste solutii pot fi instalate pe orice server, fara a fi nevoie de o dezvoltare personalizata costisitoare si costisitoare.

Acestea sunt doar cateva exemple ale modului in care lumea continua sa adopte tehnologia AI si ML pentru a inova modul in care traim. Organizatiile care imbratiseaza aceste aplicatii de noua generatie vor functiona mai eficient, vor oferi clientilor lor experiente mai bune si isi vor conduce industriile. Liderii de afaceri ar trebui sa se asigure ca organizatiile lor nu raman in urma.

Video Description:

Am progresat de la etapa de dezvoltare a tehnologiei de inteligenta artificiala (AI) si de invatare automata (ML) catre implementarea pe scara larga in toate industriile. Aceasta tehnologie avansata este peste tot, dar majoritatea oamenilor nu stiu ca interactioneaza cu ea zilnic. De la asistenti personali virtuali precum Siri si Alexa pana la spectacolele recomandate ca Netflix serveste pe baza obiceiurilor de vizionare, ML ofera aceste instrumente pe care ne-am obisnuit sa le folosim - chiar daca nu ne oprim sa ne gandim cum se intampla. Care este diferenta dintre AI si ML? AI este informatica care se concentreaza pe capacitatile masinilor de a imita comportamentul uman inteligent. AI permite computerelor sa proceseze cantitati mari de informatii si date si sa ofere o concluzie generata de computer. ML permite computerelor sa invete - si, de asemenea, sa invete cum sa invete. Aceste progrese revolutioneaza viata moderna si afacerile. Array Deci, cum sunt utilizate instrumentele AI / ML in urmatoarea lor generatie de implementare si ce urmeaza? Frauda cu cardul de credit Urmatoarea generatie de AI / ML poate combate frauda cardului de credit inainte de a va verifica chiar la registru. Un raport recent a aratat ca consumatorii au pierdut 6,4 miliarde de dolari in tranzactii de frauda a cardului de credit in 2018. Tipurile obisnuite de frauda a cardului de credit includ cardurile de credit furate si problemele cu detinatorul cardului care nu este prezent. Instrumentele de screening al tranzactiilor bazate pe AI / ML pot permite companiilor care accepta carduri de credit sa identifice o tranzactie frauduloasa inainte de finalizare, ceea ce poate reduce numarul de utilizatori de carduri frauduloase care incearca tranzactii. De asemenea, scade timpul si resursele necesare pentru recuperarea veniturilor de la institutiile financiare care gestioneaza aceste tranzactii. Dupa cum sa raportat in MIT News, marea provocare cu care ne confruntam cu utilizarea invatarii automate pentru a detecta frauda este de a face fata cu falsurile pozitive. Pentru a ajuta la reducerea provocarii falsurilor pozitive, cercetatorii de la Laboratorul pentru sisteme de informatii si decizii (LIDS) al MIT au dezvoltat o abordare care reduce falsurile pozitive cu 54%. porno rocco www.ecards.co.uk porno island games masks.australia8.com porno piscine www.backpacker.no video porno xxl pacificframes.net film porno ancien edmullen.net samba porno toutpourlamicro.com porno africa www.financial-strategy.net porno medecin sentinelforum.com actrice porno asiatique video-only.org shanna kress porno golfcourserenderings.com lingerie porno jimmysrestaurants.net cinema porno tmmurphy.com chloe sanchez porno timesofindai.com nouveau porno www.slfeed.net jennifer lawrence porno fcaffair.com overwatch porno www.mrworldpremiere.net foto porno syarindustries.com recit porno inceste daidai.gamedb.info swinger porno phippenartmuseum.com porno gyneco www.e-skafos.gr MasterCard a dezvoltat o solutie interna numita Decision Intelligence, care este o solutie de decizie de autorizare in timp real care aplica mii de puncte de date si tehnici de modelare. Algoritmii AI / ML identifica caracteristici specifice care fac ca o tranzactie sa fie mai mult sau mai putin probabil sa fie frauduloasa. Daca ati calatorit vreodata si ati primit un mesaj de la compania dvs. de carduri de credit ca exista o ingrijorare, probabil ca tehnologia ML nu recunoaste tranzactiile care au loc intr-o locatie noua cu diferiti comercianti care nu erau caracteristici pentru profilul dvs. Un stilist virtual Ce se intampla daca ai intra intr-un magazin si ai fi intampinat cu piese recomandate gata sa le incerci pe baza a ceea ce purtai? Cu tehnologia AI / ML, acest lucru a devenit o realitate. Unii comercianti cu amanuntul piloteaza deja instrumente bazate pe AI / ML care recunosc fetele si imbracamintea clientilor pentru a face recomandari. In Hong Kong, retailerul de moda Guess a deschis un magazin pilot de concepte FashionAI la Universitatea Politehnica din Hong Kong. In magazinul de concepte, invatarea automata si viziunea computerizata sunt implementate pentru a „invata” de la consumatori si designeri din cadrul sistemului. Clientii s-au inregistrat in concept store cu tehnologia de recunoastere faciala. Optiunile de suport pentru haine compatibile cu RFID au aparut automat pe oglinda inteligenta, care oferea sugestii de stil. Alti asistenti de styling bazate pe AI / ML furnizeaza informatii asociatilor de vanzari, astfel incat acestia sa poata oferi personal clientilor recomandari, facand procesul de cumparaturi mai usor si mai eficient. Management SMART Master Data  Gestionarea datelor si intrarile de date duplicate au fost intotdeauna o lupta pentru companiile de toate dimensiunile. Ganditi-va sa faceti o achizitie online, cum ar fi comanda pizza pentru a lua. Va autentificati pe site, introduceti informatiile pentru a va crea un cont, finalizati achizitia si continuati cu cina. Data viitoare cand vizitati acel site pentru pizza, ati uitat noile informatii de conectare. Pur si simplu creati un cont nou. Din perspectiva utilizatorului, nu este mare lucru. Dar pentru proprietarii de afaceri, acest tip de intrari multiple de date poate deveni un cosmar. O baza de date cu 30 de milioane de utilizatori ar putea fi de fapt doar trei milioane de utilizatori unici. Aceasta este o problema care a cauzat administratorilor de baze de date nenumarate dureri de cap si care afecteaza rezultatul final pentru companii. Folosind tehnologia AI / ML, companiile pot implementa un supliment pentru server all-in-one care ruleaza perfect in fundal, scanand si analizand intrarile utilizatorilor in timp real. Poate fi chiar configurat pentru a bloca conectarile duplicate ale utilizatorilor pe masura ce se intampla. Solutia AI / ML face acest lucru prin potrivirea automata a datelor utilizatorului si compararea punctelor de date, cum ar fi numele de utilizator, adresa de e-mail, numarul de telefon, adresa, numerele de securitate sociala, cardurile de credit conectate, datele IP si multe altele. Nu este nevoie sa rulati interogari sau rapoarte personalizate, economisind timp si capital uman. Equifax a fost contestat cu date incoerente despre clienti, care au fost gazduite pe 20 de sisteme diferite, inclusiv facturare si indeplinire, care cuprindeau 2,1 milioane de inregistrari ale clientilor. A integrat date de la 45 de milioane de companii si a creat un numar de identificare pentru fiecare client. Equifax a castigat o imagine mai clara a relatiei depline a clientilor cu acesta, incluzand cat de mult venituri reprezentau fiecare produs si fiecare client, permitand decizii mai bune si oportunitati de vanzare incrucisata. Aceste solutii pot fi instalate pe orice server, fara a fi nevoie de o dezvoltare personalizata costisitoare si costisitoare. Acestea sunt doar cateva exemple ale modului in care lumea continua sa adopte tehnologia AI si ML pentru a inova modul in care traim. Organizatiile care imbratiseaza aceste aplicatii de noua generatie vor functiona mai eficient, vor oferi clientilor lor experiente mai bune si isi vor conduce industriile. Liderii de afaceri ar trebui sa se asigure ca organizatiile lor nu raman in urma.

Categorie:
Taguri:
Data adaugarii: