Цитата Адама Остроу

В конечном счете, я предполагаю, что технологии однажды смогут воссоздать реалистичное представление о нас в результате того, что изобилие контента, которое мы создаем, сходится с другими достижениями в области машинного обучения, робототехники и крупномасштабного интеллектуального анализа данных.
Широкое распространение широкополосной связи и непрерывный прогресс в технологии персональных компьютеров, наконец, делают возможным коллективное создание онлайнового мира в реальных масштабах.
Я думаю, что есть много отраслей, которые собирают много данных и еще не рассмотрели последствия машинного обучения, но в конечном итоге будут его использовать.
Слово «дипфейк» стало общим существительным для использования алгоритмов машинного обучения и технологии картирования лица для цифрового манипулирования голосами, телами и лицами людей. И технология становится настолько реалистичной, что обнаружить дипфейки практически невозможно.
Мы собираемся полностью изменить то, что означает расширенная аналитика с помощью наших решений для обработки данных. У нас есть материалы по машинному обучению, которые действительно привносят продвинутую аналитику и статистическое машинное обучение в отделы обработки данных во всем мире.
MapReduce стал языком ассемблера для обработки больших данных, а SnapReduce использует сложные методы для компиляции конвейеров интеграции данных SnapLogic в этот новый целевой язык больших данных. Применяя все, что мы знаем о двух мирах интеграции и Hadoop, мы создали нашу технологию, которая напрямую соответствует MapReduce, делая процесс подключения и крупномасштабной интеграции данных бесшовным и простым.
Меня интересовал интеллектуальный анализ данных, что означает анализ больших объемов данных, обнаружение закономерностей и тенденций. В то же время Ларри начал скачивать из Интернета самые интересные данные, которые только можно добыть.
Машинное обучение ищет закономерности в данных. Если вы начнете с расистских данных, вы получите еще больше расистских моделей. Это настоящая проблема.
Благодаря объединению людей, процессов и данных преимущества Интернета всего человечеству кажутся безграничными. Представьте, что вы можете отслеживать и понимать, а затем прогнозировать долгосрочные погодные условия. Фермеры смогут сажать культуры, имеющие наибольшие шансы на успех.
Когда компании электронной коммерции наращивают масштабы, затраты снижаются. Компании, которые смогут справиться с масштабированием и со временем снизить затраты, выиграют. Прибыль будет зависеть от снижения затрат с течением времени, а не от повышения цен. Технология является ответом в больших масштабах.
Когда у вас есть большой объем данных, которые помечены так, чтобы компьютер знал, что это значит, и у вас есть большая вычислительная мощность, и вы пытаетесь найти закономерности в этих данных, мы обнаружили, что глубокое обучение непревзойденно. .
Важным элементом является глубокое понимание нашей учебной программы. Большинство учителей знают, что они будут изучать на этой неделе или в этом семестре. Немногие из нас могут точно указать, что учащиеся должны знать, понимать и уметь делать в результате того или иного конкретного опыта обучения или набора опыта обучения. Без этой специфики согласованность между содержанием, оценкой и обучением будет слабой.
Я думаю, что странным образом по мере того, как технологии становятся все более изощренными, люди все меньше о них знают. Это стало частью нашей повседневной жизни. Мы видим крупномасштабную проекционную картографию, например, на зданиях. Везде видео. Гораздо менее заметно, что мы на самом деле смотрим на технологии.
Если эгоическое сознание стало настолько дисфункциональным, и теперь в нашем распоряжении есть все эти огромные технологии и научные достижения, если ничего не изменится, эго будет использовать эти вещи — как оно уже делало — и усилит технологию, которой мы сейчас располагаем. Научные достижения в значительной степени будут использоваться на службе эго, и они будут становиться все более и более разрушительными.
Наблюдение, что изменение денежной массы вызывает изменения выпуска в одном и том же направлении, подтверждается в одних наборах данных, но трудно увидеть в других. Крупномасштабное снижение роста денежной массы может быть связано с крупномасштабными депрессиями или, если оно осуществляется в форме заслуживающей доверия реформы, вообще без депрессии.
Я буду говорить о двух наборах вещей. Одна из них заключается в том, как производительность и сотрудничество меняют природу труда, и как это будет очень важно для мировой экономики. И второе, данные. Другими словами, глубокое влияние цифровых технологий, которое проистекает из данных и цикла обратной связи данных.
Профессионалы в области обучения должны думать о создании учебного опыта, а не об учебном содержании.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!