۱. حسابداری برای سناریوهای موردی Edge

موارد لبه یا سناریوهایی که هنوز داده‌های دنیای واقعی کافی برای توضیح ندارند، چالش دیگری است که پزشکان هنگام آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با آن مواجه هستند. به این فکر کنید که هوش مصنوعی چگونه می تواند به یک خودروی خودران کمک کند. کوه هایی از داده ها برای آماده سازی وسایل نقلیه خودران برای ورود به جاده ها مورد نیاز است، اما برخی از داده های پیچیده تر به راحتی قابل دسترسی نیستند.آموزش css

این سناریوی دیگری است که در آن داده های مصنوعی می توانند بسیار مفید باشند. با اعمال سناریوهای لبه - شرایط نادر و بالقوه خطرناک مانند تصادفات، عقب کشیدن خودروهای اضطراری، توقف برای ترمز ناگهانی خودروها، عبور از عابران پیاده و سایر سناریوهای واکنش سریع را در مورد استفاده از خودروی بدون راننده فوق‌الذکر در نظر بگیرید. در نظر گرفتن این سناریوها هنگام آموزش هوش مصنوعی به کسب و کارها این امکان را می دهد که هوش مصنوعی خود را قادر سازند تا حتی گسترده ترین سناریوها را در نظر بگیرند.

۲. اجرای یادگیری مستمر

دنیای اطراف ما دائما در حال تغییر است، بنابراین مدل های هوش مصنوعی شما نیز باید همین کار را انجام دهند. با اجرای یادگیری مستمر، تیم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اطمینان حاصل می‌کنند که مدل‌های هوش مصنوعی آن‌ها در هنگام استقرار صرفاً به داده‌های قدیمی و اغلب نادرست تکیه نمی‌کنند. خطر این است که آموزش و بازآموزی مدل‌های هوش مصنوعی مستلزم زمان و تلاش است که اغلب به راحتی در دسترس نیست.

با اجرای برنامه‌های نظارتی که ارزیابی می‌کنند چه زمانی ممکن است عملکرد هوش مصنوعی بدتر شود، تیم‌های علم داده می‌توانند یک حلقه بازخورد پیوسته ایجاد کنند که به آن‌ها در مورد زمان یا گذشته

به‌روزرسانی مجموعه‌های آموزشی هشدار می‌دهد. به نوبه خود، دانشمندان داده متوجه خواهند شد که مدل‌های هوش مصنوعی آنها برای سازگاری با دنیای دائماً در حال تغییر و در حال توسعه آماده‌تر هستند.برگرداندن عكس حذف شده اندرويد بدون روت

۱. حسابداری برای سناریوهای موردی Edge

موارد لبه یا سناریوهایی که هنوز داده‌های دنیای واقعی کافی برای توضیح ندارند، چالش دیگری است که پزشکان هنگام آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با آن مواجه هستند. به این فکر کنید که هوش مصنوعی چگونه می تواند به یک خودروی خودران کمک کند. کوه هایی از داده ها برای آماده سازی وسایل نقلیه خودران برای ورود به جاده ها مورد نیاز است، اما برخی از داده های پیچیده تر به راحتی قابل دسترسی نیستند.آموزش css

این سناریوی دیگری است که در آن داده های مصنوعی می توانند بسیار مفید باشند. با اعمال سناریوهای لبه - شرایط نادر و بالقوه خطرناک مانند تصادفات، عقب کشیدن خودروهای اضطراری، توقف برای ترمز ناگهانی خودروها، عبور از عابران پیاده و سایر سناریوهای واکنش سریع را در مورد استفاده از خودروی بدون راننده فوق‌الذکر در نظر بگیرید. در نظر گرفتن این سناریوها هنگام آموزش هوش مصنوعی به کسب و کارها این امکان را می دهد که هوش مصنوعی خود را قادر سازند تا حتی گسترده ترین سناریوها را در نظر بگیرند.

۲. اجرای یادگیری مستمر

دنیای اطراف ما دائما در حال تغییر است، بنابراین مدل های هوش مصنوعی شما نیز باید همین کار را انجام دهند. با اجرای یادگیری مستمر، تیم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اطمینان حاصل می‌کنند که مدل‌های هوش مصنوعی آن‌ها در هنگام استقرار صرفاً به داده‌های قدیمی و اغلب نادرست تکیه نمی‌کنند. خطر این است که آموزش و بازآموزی مدل‌های هوش مصنوعی مستلزم زمان و تلاش است که اغلب به راحتی در دسترس نیست.

با اجرای برنامه‌های نظارتی که ارزیابی می‌کنند چه زمانی ممکن است عملکرد هوش مصنوعی بدتر شود، تیم‌های علم داده می‌توانند یک حلقه بازخورد پیوسته ایجاد کنند که به آن‌ها در مورد زمان یا گذشته

به‌روزرسانی مجموعه‌های آموزشی هشدار می‌دهد. به نوبه خود، دانشمندان داده متوجه خواهند شد که مدل‌های هوش مصنوعی آنها برای سازگاری با دنیای دائماً در حال تغییر و در حال توسعه آماده‌تر هستند.برگرداندن عكس حذف شده اندرويد بدون روت