所有这一切都不知道你是如何得到这些结果的

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也不知道你为什么做出这样的决定。这似乎违背了某些领域应用人工智能时监管所要求的可解释模型。在这些情况下，必须建立更简单的模型，这可能无法获得最佳结果。 如果不准备数据，项目就无法启动。 点击发推文 在这种困境中，我们必须记住，无法解释机器所做的决定并不意味着它做得不正确。关键是验证结果，用大量数据测试模型，以获得其有效的统计保证。 深度学习：分层学习 所谓的人工神经网络将这种学习提升到了另一个水平。作为机器学习的一种特殊形式——它们观察数据和变量，然后做出决定或做出预测——我们可以根据所有类型的数据解决更复​​杂的问题：图像、文本、视频等。 基于这些网络的深度学习是分层学习，它考虑了更多的变量和模式。有多个神经元处理输入数据以做出决策，第二层处理这些结果，通过考虑前一层检测到的内容来做出更复杂的决策。

依此类推，无论层数如何，都能获得越来越精确的结果。 现在系 塞内加尔电话号码表 统更加复杂，有很多参数需要调整，但学习过程是相同的：对参数进行小的修改，以减少神经网络在决策中可能犯的错误。最后，这一切都是关于用更新的信息一步一步地重新定义模型，以便他们的预测能够更好地利用我所拥有的数据。 机器学习和深度学习是人工智能在不同领域应用的基础，可以成为商机。从系统获取候选人通过法律或健康领域文本分析的选择过程的概率。处理数据以创建人工智能 几乎所有干预措施都提到了数据的重要性。Redexis 人工智能和机器学习副总监 在当天开幕时指出，人工智能的核心是“数据的摄取和清理”，尽管我们很难这么称呼它。只有从数据中我们才能为我们的业务实现价值。 对于MAPFRE预测模型副技术总监Diego Bodas来说，你还必须控制“原材料”：知道数据是否有质量，理解它并知道它是否可靠。 真正的挑战是以需要的方式使用正确的信息。IberCaja 技术和系统总监 以生成大量信息的银行业为例，并强调需要了解每个用例中的风险，以便就智能、人工智能做出适当的决策。



人工智能需要技术和商业知识 正是根据共同的经历，最终提出了一个问题：之前发生了什么？技术还是用例？ INDRA 在收费中使用了深度学习算法，该技术用于解决之前的需求：识别车辆类型、车轴数量以及车辆所运送的乘员数量的任务。收费产品经理 Javier Rojo Fernández 解释说，能够通过图像来实现这一点意味着可以极大地节省基础设施。 迭戈·博达斯强调，定义目标至关重要，尤其是当我们谈论“影响人们生活的模型”时。也就是说，你必须有足够的技术培训，而且还要有业务知识。 Techedge 人工智能和机器学习主管 Manuel Torres 表示，要应用人工智能，我们需要一个目的（我们想要做什么）、一个目的地（我们想去哪里）以及一个包含方法论和推动因素的计划。直到第三步，技术才开始发挥作用。 最后，专家们一致认为，每个人工智能项目都是基于业务需求，并赞成技术的民主化。了解技术，了解我们可以使用什么，并将其用于业务服务，可以更好地解决我们已经遇到的问题。