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Servizi AI

Gli otto migliori software di database di serie temporali del 2021

Database di serie storiche più importanti per i data scientist In un'era in cui le aziende cercano di creare prodotti più intelligenti per stare al passo, è ora più importante che mai scegliere il giusto database delle serie temporali. Dalle auto a guida autonoma e dagli algoritmi di trading finanziario all'accesso ai dati IoT e al monitoraggio di applicazioni sofisticate, richiedono blocchi di dati in grado di misurare criticamente i cambiamenti avvenuti nel tempo, chiamati dati di serie temporali . Sebbene il concetto sia iniziato con l'applicazione finanziaria, i database di serie temporali sono ora diventati di fatto un punto di riferimento per le aziende per archiviare, gestire, estrarre e monitorare i dati in tempo reale. Come suggerisce il nome, i database di serie temporali sono i sistemi software ottimizzati per i dati di marca temporale o di serie temporali. In un'era in cui le aziende cercano di creare prodotti più intelligenti per stare al passo, è ora più importante che mai scegliere il giusto database delle serie temporali. Qui, elencheremo otto software di database di serie temporali che le aziende potranno controllare nel 2021. InfluxDBInfluxDB è una piattaforma di database di serie temporali progettata per consentire agli sviluppatori di creare software IoT, analisi e monitoraggio. Costruito appositamente per gestire gli enormi volumi di dati con data e ora prodotti da sensori, applicazioni e infrastruttura, InfluxDB sfrutta potenti API e strumenti per assistere gli sviluppatori nel processo di creazione delle applicazioni. InfluxDB si concentra su open source e standard aperti con una perfetta integrazione del prodotto con oltre 200 plug-in. Caratteristiche principali: Sicurezza di livello aziendale che consente agli sviluppatori di creare ovunque: edge, cloud o on-premise.Database di serie temporali ad alte prestazioni InfluxDB in grado di acquisire milioni di punti dati al secondo.InfluxDB consente agli sviluppatori di inizi...
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ReceptorNet sistema di apprendimento automatico AI di Salesforce che individua i segni di cancro al seno con una precisione del 92%

Salesforce afferma che la sua intelligenza artificiale può individuare i segni di cancro al seno con una precisione del 92% Salesforce ha aperto oggi il sipario su ReceptorNet , un sistema di apprendimento automatico sviluppato dai ricercatori dell'azienda in collaborazione con i medici del Lawrence J. Ellison Institute for Transformative Medicine della USC della University of Southern California. Il sistema, che può determinare un biomarcatore critico per gli oncologi al momento di decidere il trattamento appropriato per i pazienti con cancro al seno, ha raggiunto una precisione del 92% in uno studio pubblicato sulla rivista Nature Communications . Il cancro al seno colpisce più di 2 milioni di donne ogni anno, con circa una donna su otto negli Stati Uniti che sviluppa la malattia nel corso della propria vita. Nel 2018, solo negli Stati Uniti, ci sono stati anche 2.550 nuovi casi di cancro al seno negli uomini . E i tassi di cancro al seno stanno aumentando in quasi tutte le regioni del mondo. Nel tentativo di affrontare questo problema, i ricercatori di Salesforce hanno sviluppato un algoritmo, il già citato ReceptorNet, in grado di prevedere lo stato dei recettori ormonali da immagini di tessuti poco costose e ubiquitarie. In genere, le cellule di cancro al seno estratte durante una biopsia o un intervento chirurgico vengono testate per vedere se contengono proteine ​​che agiscono come recettori degli estrogeni o del progesterone. (Quando gli ormoni estrogeni e progesterone si attaccano a questi recettori, alimentano la crescita del cancro.) Ma questi tipi di immagini bioptiche sono meno disponibili e richiedono una revisione da parte di un patologo. In contrasto con il processo immunoistochimico favorito dai medici, che richiede un microscopio e tende ad essere costoso e non facilmente disponibile in alcune parti del mondo, ReceptorNet determina lo stato del recettore ormonale tramite la colorazione dell'ematossilina e dell'eosina (H&E), che tie...
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L’algoritmo ReBeL AI di Facebook

Questo algoritmo AI di Facebook può giocare sia a scacchi che a poker con la stessa facilità In notizie recenti, il team di ricerca di Facebook ha introdotto un bot AI generale, ReBeL , in grado di riprodurre sia informazioni perfette, come gli scacchi, sia giochi di informazioni imperfette come il poker con la stessa facilità, utilizzando l'apprendimento per rinforzo. Come afferma l'azienda, è un grande passo verso la creazione di un algoritmo di intelligenza artificiale generale che potrebbe funzionare bene su una vasta gamma di giochi. I ricercatori ritengono che questo algoritmo avrà applicazioni del mondo reale, inclusa la gestione delle negoziazioni, il rilevamento delle frodi e persino la sicurezza informatica. L'algoritmo ReBeLAlphaZero di DeepMind ha catturato rapidamente la fantasia della comunità di ricerca sull'IA quando è stato rilasciato nel 2017. Un programma basato sull'IA che potrebbe giocare a giochi come scacchi , shogi e Go non è inaudito, ma AlphaZero è diverso in quanto utilizza l'apprendimento di rinforzo con ricerca (RL + Ricerca) per "imparare da solo" imitando i giocatori di livello mondiale. Ci sono stati anche modelli progettati per giocare ad altri giochi come il poker. Ad esempio, Facebook, nel 2019, ha introdotto il bot Pluribus che è riuscito a sconfiggere esperti umani nel no-limit Hold 'em a sei giocatori, che è il formato di poker più giocato al mondo. Tuttavia, non è stato progettato un algoritmo AI generalizzato in grado di sostenere sia gli scacchi che il poker. Per gli umani, riconosciamo questi due giochi semplicemente diversi nel senso più ampio. Tuttavia, per una macchina, classifica giochi come gli scacchi come giochi informativi perfetti, in cui il giocatore è a conoscenza di tutti i possibili eventi e conosce o può vedere le mosse degli altri giocatori; giochi come il poker sono classificati come giochi con informazioni imperfette di cui i giocatori hanno bisogno per bilanciare tutti i possibili r...
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SkillUp di Simplilearn la piattaforma che offre corsi gratuiti su Data Science, AI e ML

Simplilearn lancia SkillUp, una piattaforma che offre corsi gratuiti su Data Science, AI e ML Simplilearn, una società edtech, ha annunciato il lancio di una piattaforma di apprendimento gratuita - SkillUp che è stata progettata per offrire corsi e materiali di apprendimento per le persone per iniziare la loro carriera in questo ambiente competitivo. In un recente post su LinkedIn , Krishna Kumar, CEO di Simplilearn, ha affermato che SkillUp è un'altra pietra miliare nel viaggio di Simplilearn. Secondo il post, con questa piattaforma, si può scegliere tra oltre 300 delle migliori competenze odierne come scienza dei dati, intelligenza artificiale, apprendimento automatico, sviluppo software, gestione dei progetti, servizi IT e architettura e altre, e possono apprenderle su questa piattaforma gratuita tramite corsi video di autoapprendimento, creati da alcune delle migliori menti del settore. Il curriculum di questa iniziativa è stato progettato da esperti del settore e consulenti del corso come Ronald van Loon, Marc Weaver, Dean Pompilio e Matt Bailey. La cosa ancora migliore è che è possibile accedere alla piattaforma da qualsiasi dispositivo, che si tratti del sito Web o dei dispositivi mobili . Comprende oltre 1.000 ore di apprendimento e programmi di competenze tecnologiche che coprono enormi competenze richieste. Questa iniziativa mira ad aiutare i giovani talenti e i professionisti che lavorano a identificare il loro interesse e fornire loro opzioni di aggiornamento delle competenze per migliorare la loro carriera. Il lancio di questa piattaforma non può avvenire in un momento migliore, poiché ora è più che mai richiesto ai professionisti di lavorare per il raggiungimento di obiettivi di carriera specifici, soprattutto in un periodo post-pandemico. Secondo i media , i programmi offerti da Simplilearn consentono agli studenti di avere accesso a contenuti basati su video on-demand, che aiuteranno a costruire solide competenze tecnologiche fondamental...
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Riiid la piattaforma di intelligenza coreana che migliora i voti degli studenti

AI aiuta gli studenti a migliorare i loro punteggi in meno di 24 ore Negli ultimi anni, le piattaforme di apprendimento online abilitate dall'intelligenza artificiale sono sempre più popolari in tutto il mondo per i genitori che desiderano che i loro figli ottengano un vantaggio nei test standardizzati o acquisiscano la padronanza di un particolare argomento. In Asia, più piattaforme competono per l'attenzione dei bambini dopo la scuola. Con oltre 1 milione di abbonati in Corea del Sud in un breve periodo, Santa for TOEIC , una piattaforma di apprendimento mobile e basata sull'intelligenza artificiale, è diventata rapidamente popolare con la sua generazione Z altamente istruita. La Corea del Sud è uno dei paesi più istruiti dell'Asia. Man mano che l'inglese diventa onnipresente negli affari in Asia, sempre più bambini sentono il bisogno di ottenere un buon punteggio nel test di lingua inglese standardizzato, TOEIC, per guadagnare l'accesso alle università o fare domanda per migliori opportunità di lavoro. Quando Babbo Natale per TOEIC ha rilasciato la sua applicazione iniziale, gli utenti si sono subito resi conto di come li aiuta a rimanere in linea con il loro apprendimento. Con sole 20 ore, gli utenti possono aumentare di 165 punti su 990 punti entro le prime 20 ore di studio. Ho avuto il piacere di parlare con Young-Jun (YJ) Jang, CEO di Riiid . YJ ha avviato Riiid per collaborare con istituti di ricerca d'élite a Seoul, in Corea del Sud, per applicare algoritmi di intelligenza artificiale all'avanguardia per risolvere i problemi di apprendimento online. Il problema "One Size Fits All" Nel 2014, YJ ha avviato Riiid come sforzo di ricerca e sviluppo per esplorare le opportunità di utilizzare l'IA in vari settori. Rapidamente, si è reso conto che c'è un problema urgente "One Size Fits All" o il problema dell'apprendimento adattivo nell'istruzione, in particolare in Asia. La maggior parte degli algoritmi nello spazio che hanno cercato di risolvere q...
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Le startup più importanti che hanno raccolto fondi per la creazione di piattaforme di data science specializzate in intelligenza artificiale AI

Piattaforme di data science che hanno raccolto la maggior parte dei soldi quest'anno Poiché i modelli di business si evolvono rapidamente nel tempo, i dati sono diventati la risorsa più critica per le aziende. Nell'era dell'onnipresente AI, le piattaforme di data science stanno trovando molta trazione tra gli investitori. Esistono numerose startup in tutto il mondo che hanno creato piattaforme per aiutare le aziende a creare e distribuire modelli di machine learning per applicazioni avanzate. In questo articolo, diamo uno sguardo ad alcune delle startup più importanti che hanno raccolto fondi per la creazione di piattaforme di data science specializzate per il settore dell'IA. Snowflake, 479 milioni di dollari Una delle maggiori notizie sui finanziamenti per le piattaforme di analisi e scienza dei dati è arrivata da Snowflake nel febbraio 2020. La società ha raccolto 479 milioni di dollari su una valutazione di 12,4 miliardi di dollari con l'impresa di Salesforce insieme a Dragoneer Investment Group a capo dell'investimento. In precedenza, la società ha raccolto 263 milioni di dollari e un round extra di 450 milioni di dollari guidato da Sequoia Capital e altri investitori. Con gli ultimi finanziamenti nel 2020, si stima che Snowflake abbia raccolto fino ad oggi oltre 1,4 miliardi di dollari. Funzionando come un data lake virtuale, Snowflake fornisce una facile ricerca e capacità analitiche tra diversi fornitori di cloud e reti private. Consente agli utenti di accedere ai dati e alle app in modo sicuro indipendentemente dalla piattaforma. È neutrale rispetto al cloud e virtuale, il che lo rende estremamente comodo e funzionale per gli utenti di grandi imprese. Sisense, $ 100 milioni Sisense, una delle principali piattaforme di analisi, ha annunciato un round di finanziamento di oltre $ 100 milioni a gennaio. Questo finanziamento stimolerà l'innovazione e la scalabilità in tutto il mondo e valorizzerà Sisense a oltre 1 miliardo di dollari. I...
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Dove le grandi aziende Fortune 50 stanno piazzando le loro scommesse AI.

Cosa c'è di caldo nell'IA, secondo i dati di formazione Google, IBM, Microsoft stanno acquistando L'intelligenza artificiale è nel social network su cui chatti, nel motore con cui cerchi, nell'elaboratore di testi con cui scrivi e nella fotocamera con cui scatti foto. Ma cosa sta crescendo più velocemente nell'intelligenza artificiale? Un indizio è dove i Fortune 50 stanno piazzando le loro scommesse AI. E un grande indizio è per cosa hanno bisogno dei dati di addestramento. "I dati di formazione sono davvero la base per l'intelligenza artificiale", mi ha detto Wendy Gonzalez, presidente e CEO di Samasource in un recente podcast TechFirst . “Alla fine della giornata, le macchine devono imparare a parlare, vedere e ascoltare. E fanno così tanto come un umano impara a parlare, vedere e ascoltare ". Samasource crea dati di formazione - i dati etichettati e strutturati che insegnano a una macchina oa un computer come fare queste cose - per un quarto delle aziende Fortune 50, inclusi i principali giganti della tecnologia globale come Google e Microsoft. Walmart e GE sono clienti, così come Nvidia, che produce chip AI che alimentano gran parte dell'intelligenza artificiale mondiale. Così sono giganti automobilistici come Volkswagen e Ford. Questa formazione va dal semplice come "questa forma è un'auto" a "questa è una borsa Louis Vuitton Deauville Mini". Ma è vitale per più campi. Quindi quali sono le aree più calde per le quali Samasource riceve richieste di dati di addestramento? AR / VR: realtà aumentata e realtà virtuale Biometria: riconoscimento facciale E-commerce: riconoscimento di oggetti (camicie, scarpe, mobili, "tutto ciò che può essere rilevato") Trasporti: auto a guida autonoma, treni, aerei Consegna: robot autonomi Automazione Assistenza sanitaria "Vediamo molta crescita in AR / VR", afferma Gonzalez. "E questo potrebbe davvero includere tutto, è tutto da volti, camicie, scarpe, lo chiami, mobili … stiamo anche assistendo a una c...
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5 servizi AWS che implementano efficacemente AIOps

L'ascesa dell'IA ha influenzato quasi tutti i domini, inclusi DevOps e SysOps. Quando l'IA viene infusa negli strumenti utilizzati per la gestione dei sistemi, diventano più efficienti e intelligenti. AIOps Come altri sistemi basati sull'apprendimento automatico, AIOps fa affidamento su enormi quantità di dati. Le metriche, i registri e gli eventi acquisiti da decine di migliaia di macchine aiutano i data scientist e gli ingegneri di ML a ottenere informazioni interessanti attraverso la correlazione. Amazon è dotata di tutto il necessario per progettare una strategia AIOps efficace per la sua infrastruttura, operazioni e servizi di gestione. Ha un esercito di ricercatori e ingegneri che lavorano su domini di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. L'enorme impatto del data center di AWS genera grandi set di dati estremamente utili per l'addestramento di modelli e l'implementazione di AIOps. Ecco cinque servizi AWS che sfruttano il machine learning per fornire funzionalità AIOps ai clienti: Amazon Macie Amazon Macie è uno dei primi servizi con intelligenza artificiale che aiuta i clienti a scoprire i dati sensibili archiviati in Amazon S3. Utilizza l'apprendimento automatico e la corrispondenza dei modelli per rilevare automaticamente i tipi di dati sensibili, comprese le informazioni di identificazione personale (PII) come nomi, indirizzi e numeri di carte di credito. Oltre a scoprire tipi di dati standard come SSN e numeri di carte di credito, i clienti possono utilizzare Macie per rilevare tipi di dati definiti personalizzati utilizzando espressioni regolari come ID dipendente, codici reparto e altri tipi di dati personalizzati. Il caso dell'intersezionalità: commemorare l'orgoglio in mezzo a COVID-19 Amazon Macie è una soluzione con un clic per ottenere visibilità sulla sicurezza e sulla privacy dei dati archiviati in Amazon S3. Scalabilità predittiva per Amazon EC2 Introdotta nel 2018, la funzione di scalabilità pre...
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GPT-3 di OpenAI e il concetto di open sourcing

Il GPT-3 non così aperto di OpenAI può influire sulla sua efficacia Con la recente scoperta di OpenAI del modello di linguaggio pre-addestrato GPT-3, l'azienda ha rivoluzionato il concetto di macchine che scrivono codici come gli esseri umani, un passo verso l'intelligenza artificiale generale. Non solo viene utilizzato per scrivere codici, ma anche per scrivere blog, creare storie, siti Web e app. In effetti, in notizie recenti, uno studente universitario ha creato un blog completamente falso utilizzando GPT-3 , che ha creato un enorme ronzio nella comunità ML ed è stato anche di tendenza su Hacker News. Tali notizie faranno capire che GPT-3 , che è stato addestrato su enormi 175 miliardi di parametri, è stato una pietra miliare per il campo dell'apprendimento automatico. Detto questo, essendo una società senza scopo di lucro, tradizionalmente OpenAI ha sempre rilasciato i suoi algoritmi per aziende e sviluppatori da utilizzare; tuttavia, questo non è il caso di GPT-3. In effetti, per questo sorprendente strumento di previsione del linguaggio, l'azienda ha deciso di limitare l'accesso al proprio codice. Molto di questo potrebbe essere attribuito all'immenso potenziale che GPT-3 può avere non solo benefico ma anche pericoloso per l'umanità. OpenAI poteva già stimare la potenza di questa innovativa innovazione e quindi, nel tentativo di limitare i suoi usi pericolosi, ha deciso di mantenere il controllo in mano non condividendo il backend del modello. Questa opacità, sebbene fornisse all'azienda un'ottima padronanza del modello, ne ostacolò senza dubbio l'efficacia. Inoltre, crea anche un limite estremo per le aziende e gli sviluppatori per replicare i risultati. Infatti, OpenAI , pur rilasciando il modello, aveva dichiarato nel post sul blog dell'azienda che l'accesso all'API poteva essere facilmente interrotto se utilizzato per "casi d'uso dannosi". Come la mancanza di trasparenza può influire sulle prestazioni del modello Mentre il tentativo di av...
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7 strumenti divertenti online creati su GPT-3

In che modo questa startup sta costruendo un motore di comprensione della lingua per automatizzare le conversazioni Con GPT-3 che rivela lentamente il suo potenziale, ha creato un enorme fermento nella comunità ML. Mentre gli sviluppatori stanno provando le loro mani su alcune delle entusiasmanti applicazioni di GPT-3 , molti esprimono il loro stupore per il tipo di possibilità che può offrire all'umanità. Oltre a scrivere codici, scrivere storie e sviluppare siti Web, molti sviluppatori hanno giocato con GPT-3 per far emergere alcune applicazioni divertenti. In questo articolo, condivideremo sette di quei divertenti strumenti online creati su GPT-3: 1 | Crea messaggi di posta con Otherside AI Informazioni su: OthersideAI è uno strumento online che genera email a lunghezza intera in base alle preferenze, solo digitando i puntatori essenziali che devono essere coperti. Con GPT-3, lo strumento aiuta gli utenti a creare email ben scritte, concise e convincenti 4 volte più velocemente di prima. Oltre a ciò, lo strumento fornisce anche riepiloghi intelligenti, approfondimenti e un'intera suite di altri strumenti per gestire la posta in arrivo. 2 | Scrivi la descrizione del lavoro con Dover Informazioni su: Dover è uno strumento online creato utilizzando GPT-3 per aiutare i professionisti delle risorse umane a scrivere descrizioni del lavoro. Tutto quello che devi fare è scrivere una breve descrizione di ciò che vogliono e lo strumento genererà una variante più estesa. Non solo aiuta a creare una descrizione del lavoro creativo, ma accelera anche il processo di scrittura delle descrizioni del lavoro per le assunzioni di massa. 3 | Fai domande con il filosofo Philosopher AI A proposito: con tutti i problemi aziendali importanti, è anche necessario di volta in volta porre alcune delle domande esistenziali fondamentali sulla vita, e quindi lo strumento Philosopher AI. Questo strumento, insieme a rispondere ad alcune delle do...
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