Առցանց վեբ գործակալություն կատարում է հետազոտություն և մշակում Արհեստական հետախուզություն և որոշումների կայացման համակարգեր.Machine Learning, տվյալների վերլուծություն, օպտիմալացման տեխնիկա, բարդ համակարգեր և Բայեսյան մեթոդներ»:
Առցանց վեբ գործակալություն ունի արտադրանքի տեխնիկական փորձաքննություն Արհեստական հետախուզություն և որոշումների կայացման համակարգեր.Machine Learning, տվյալների վերլուծություն, օպտիմալացման տեխնիկա, բարդ համակարգեր և Բայեսյան մեթոդներ» խմբ Առցանց վեբ գործակալություն ունի բիզնես գործընթացների գիտելիքների փորձ՝ մոդուլային մոդուլային մոդուլային մաքսային ծրագրակազմ ստեղծելու համար Արհեստական հետախուզություն և որոշումների կայացման համակարգեր.Machine Learning, տվյալների վերլուծություն, օպտիմալացման տեխնիկա, բարդ համակարգեր և Բայեսյան մեթոդներ»:
Առցանց վեբ գործակալություն ունի արտադրանքի տեխնիկական հմտություններ և փորձ բիզնես գործընթացների իմացության մեջ՝ ստեղծելու մոդուլային մոդուլային հատուկ ծրագրակազմ Արհեստական հետախուզություն և որոշումների կայացման համակարգեր.Machine Learning, տվյալների վերլուծություն, օպտիմալացման տեխնիկա, բարդ համակարգեր և Բայեսյան մեթոդներ»:
Առցանց վեբ գործակալություն ունի արտադրանքի տեխնիկական փորձաքննություն Արհեստական հետախուզություն և որոշումների կայացման համակարգեր.Machine Learning, տվյալների վերլուծություն, օպտիմալացման տեխնիկա, բարդ համակարգեր և Բայեսյան մեթոդներ» և փոխանցում է կորպորատիվ մշակույթը և առաջին հերթին փոխանցումների փորձը:
-ի պատմությունըԱրհեստական բանականություն (AI) և Decision Systems-ը երկար են և միահյուսված: Ահա հիմնական պահերի և նրանց հարաբերությունների ակնարկը.
Առաջին քայլերը (50-60-ական թթ.)
- AI-ի ծնունդ. Խելացի մեքենաների գաղափարը շատ ավելի վաղ է գալիս, բայց տերմինը «Արհեստական բանականություն», ստեղծվել է Dartmouth Summer Research Project-ում Արհեստական բանականություն ի 1956.
- Առաջին խորհրդանշական մոտեցումները. Ծնվեցին ֆիքսված կանոնների և խորհրդանշական մշակման վրա հիմնված առաջին համակարգերը, որոնք ուղղված էին մարդկային բանականության գործընթացների կրկնօրինակմանը:
70-ականներ և 80-ականների սկիզբ. ոգևորության և լճացման ժամանակաշրջաններ «AI Winters»
- Փորձագիտական համակարգեր. Փորձագիտական համակարգերը մշակվել են որոշակի սահմանափակ ոլորտների համար (օրինակ՝ բժշկական ախտորոշում), ինչը ցույց է տալիս, որ մեքենաները կարող են եզրակացություններ անել գիտելիքների բազայի վրա:
- Խորհրդանշական տեխնիկայի սահմանները. Տրամաբանական և կանոնների վրա հիմնված մոտեցումների մասշտաբայնությունը և հարմարվողականության սահմանները դանդաղեցնում են արհեստական ինտելեկտի որոշակի հետազոտությունների ոգևորությունը:
Վերածնունդ շնորհիվ Machine Learning և համակարգերի վրա հիմնված տվյալներ (80 - 2000-ականների սկիզբ)
- Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներ. Արհեստական նեյրոնային ցանցերի, աջակցության վեկտոր մեքենաների, որոշումների ծառերի վերաբերյալ հետազոտությունները ներկայացնում են մեթոդների հիման վրա տվյալներ և ուսուցման մոդելների վրա՝ օգտագործելով օրինակներ:
- Բարձրացնել իշխանություն հաշվարկ: Նոր սարքավորումը հեշտացնում է բարդ ալգորիթմների գործարկումը:
- Հիբրիդային համակարգեր. AI-ն և Որոշումների համակարգերը սկսում են ինտեգրվել՝ որոշումների կանոնները սովորելու և բիզնես սցենարների վրա օպտիմալացնելու ալգորիթմներով:
Ժամանակակից AI-ի պայթյունը (2010-ականներ – մինչ օրս)
- Խորը ուսուցում. Խորը (բազմաստիճան) նեյրոնային ցանցերը խանգարում են այնպիսի ոլորտներին, ինչպիսիք են համակարգչային տեսողությունը, բնական լեզվի ըմբռնումը և շատ այլ ոլորտներ:
- Հսկայական քանակությամբ տվյալներ: Կոմպլեկտների առկայություն տվյալներ աննախադեպ չափի, որը հնարավորություն է տալիս վարժեցնել օրինակելի ալգորիթմներ:
- AI-ի վրա հիմնված որոշումների համակարգեր. AI-ն դառնում է աննախադեպ ճշգրտությամբ և մասշտաբայնությամբ որոշումների կայացման գործընթացների ավտոմատացման բանալին, օրինակ՝ վարկային ռիսկի գնահատման, բժշկական ախտորոշման և առևտրային հատվածում անհատականացման խորհրդատվության մեջ:
Միտումներ և մարտահրավերներ
- Մեկնաբանելիություն: Կենտրոնական խնդիրը վերաբերում է AI համակարգերի կողմից ընդունված որոշումները բացատրելի և անաչառ դարձնելուն, որպես «սև արկղերի» օգտագործման նվազեցմանը։
- Էթիկա և պատասխանատվություն. Ապահովել AI-ի վրա հիմնված համակարգերի էթիկական օգտագործումը՝ նվազագույնի հասցնելով կողմնակալությունը և հնարավոր խտրական կամ անարդար ազդեցությունը:
- Մարդ-մեքենա համագործակցություն. Որոշումների կայացման մոդելները, որոնք օգտագործում են արհեստական ինտելեկտի և մարդկային փորձագետների տարբեր հնարավորությունները, առաջարկում են հսկայական ներուժ, հատկապես այն ոլորտներում, որտեղ մարդկային մեկնաբանության զգայունությունը կարևոր է (օրինակ՝ իրավական դաշտը, առողջապահության որոշակի ասպեկտները):
եզրափակում
AI-ի և որոշումների համակարգերի պատմությունը շարունակական համատեղ էվոլյուցիա է: Առաջին փորձերից մինչև ժամանակակից խորը ուսուցում, AI-ի հետազոտության արդյունքները նոր գործիքներ են տրամադրում չափազանց բազմազան ոլորտներում որոշումների կայացման գործընթացները ավտոմատացնելու և աջակցելու համար: Այնուամենայնիվ, այս առաջընթացը պետք է գնահատվի էթիկայի, որոշումների բացատրելիության և մեքենայի և մարդկային փորձագետների միջև համագործակցության ճիշտ հավասարակշռության հետ մեկտեղ՝ հիմնված օգտագործման անհատական տիրույթի վրա:
Մենք մեկն ենք վեբ գործակալություն եւ վեբ շուկայավարման գործակալություն, մենք սահմանում ենք ձերը Վեբ գործակալություն վերջնական հաճախորդին հարմարեցված մեր ծառայությունների համար մենք գործում ենք որպես Ծրագրաշարերի տուն , Ծրագրային ապահովման ընկերություն , Ծրագրային ապահովման զարգացման ընկերություն, վեբ շուկայավարման գործակալություն, վեբ գործակալություն e վեբ գործակալություն.
Առցանց վեբ գործակալություն առաջարկում է մրցակցության բիզնես ռազմավարություններ՝ դառնալով ձեր ընկերության թվային ինքնության առաջատարը:
Մենք առաջարկում ենք շատ բարձր որակ մեր բոլորին հաճախորդները և թող իրենց թվային բիզնեսը սկսի:
Առցանց վեբ գործակալություն ձեր թվային նախագծի շարժիչն է, եկեք հանենք ձեր թվային ինքնությունը: Մենք ցանկանում ենք լինել ձեր գործընկերը ձեր ընկերության թվային նորարարության համար:
Մեզ միայն հարազատ մարդիկ չեն, ովքեր ընտրում են մեզ:
Share:
Իմացեք ավելին առցանց վեբ գործակալությունից
Բաժանորդագրվեք՝ վերջին հոդվածները էլեկտրոնային փոստով ստանալու համար:
