Veeva Systems è un fornitore di software basato su cloud per l'industria globale delle scienze della vita, che offre prodotti che servono più domini che vanno da clinica, normativa, qualità e altro ancora. La piattaforma Vault di Veeva gestisce sia il contenuto che i dati in un'unica piattaforma che consente di implementare potenti applicazioni che gestiscono il processo end-to-end con contenuti, dati, […]

Download PDF Abstract: As automation proliferates and algorithms become increasingly responsible for high-stakes decision-making, AI agents face moral dilemmas...

Download PDF Abstract: It is difficult to trust decisions made by Black-box Artificial Intelligence (AI) methods since their inner...

by Lisa Vaas Hey pirates, is your ISP named Charter Communications? If so, get ready: if you’ve been ignoring their...

Segui il nostro Twitter per le ultime notizie sugli sviluppatori. Siamo lieti di rilasciare la release candidate Litecoin Core 0.18.1. Questa è una nuova versione principale...

Download PDF Abstract: In many settings it is important for one to be able to understand why a...

Stiamo introducendo Jukebox, una rete neurale che genera musica, incluso il canto rudimentale, come audio grezzo in una varietà di generi e stili di artisti. Rilasciamo i pesi e il codice del modello, insieme a uno strumento per esplorare i campioni generati.

Download PDF Abstract: Over-parameterized deep neural networks (DNNs) with sufficient capacity to memorize random noise can achieve excellent generalization...

Download PDF Abstract: Either human annotation or rule based automatic labeling is an effective method to augment data for...

Molti settori, tra cui vendita al dettaglio, produzione e sanità, stanno adottando dispositivi abilitati all'IoT e utilizzando tecnologie di intelligenza artificiale o machine learning (ML) per abilitare tali dispositivi...

Download PDF Abstract: Few studies of deep learning systems (DLS) have addressed issues of artificial intelligence bias for retinal...

Introduzione Il problema più grande che il machine learning deve affrontare è come mettere il sistema in produzione. I sistemi di apprendimento automatico differiscono dal software tradizionale in due modi fondamentali: l'apprendimento automatico non è mai completamente deterministico; pertanto, le prestazioni di un sistema ML non possono essere valutate rispetto a una specifica rigorosa. Invece, dovrebbe sempre essere valutato rispetto a metriche specifiche dell'applicazione (false [...]

Il post I 5 componenti verso la costruzione di sistemi di apprendimento automatico pronti per la produzione apparve prima TOPBOT.