AI előrejelző modell az egészségügy hatékonyságáért

A Hertfordshire Egyetem kutatói által kifejlesztett mesterséges intelligencia előrejelző modell célja az egészségügyi erőforrások hatékonyságának javítása. A közszféra szervezeteinek gyakran hatalmas archívumai vannak a történelmi adatokból, amelyek nem járulnak hozzá a jövőre vonatkozó döntések meghozatalához. Ezen a helyzeten kíván javítani az Egyetem és a regionális NHS egészségügyi szervek közötti partnerség az operatív tervezés gépi tanulás…

Olvass tovább

Rackspace AI operációs tippek áttekintése

A különböző iparágak folyamatosan próbálnak lépést tartani a mesterséges intelligencia gyors fejlődésével. Rackspace legutóbbi blog bejegyzése betekintést nyújt az AI bevezetésével kapcsolatos legnagyobb kihívásokba, amellyel a vállalatoknak szembe kell nézniük. Ezek között szerepel a rendezetlen adatok kezelése, az adatok tulajdonjogának homályossága, irányítási hiányosságok, és a modellek fenntartásának költségei, miután azok már a termelés részévé váltak….

Olvass tovább

Adatsilók gátolják az AI-t

Az IBM legújabb megállapítása szerint az ipari mesterséges intelligencia fejlődésének fő akadálya nem magában a technológiában rejlik, hanem az adatsilók tartós problémájában. Ed Lovely, az IBM alelnöke és fő adatfelelőse elmondása szerint az adatsilók a modern adatstratégia „Achilles-sarkai”. Ezen adatsilók azt jelentik, hogy az egyes vállalati rendszerekben elzárt adatok megnehezítik az adatok integrációját és megosztását,…

Olvass tovább

Az adatfalak gátolják az AI-t

Az IBM szerint a vállalati mesterséges intelligencia (AI) fejlődését nem a technológia hiánya akadályozza, hanem a tartósan fennálló adatfalak kérdése. Ed Lovely, az IBM adatokért felelős alelnöke és fő adatkezelője az adatfalakat a modern adatstratégia ‘Achilles-ínának’ nevezte. Az adatfalak, vagyis az elkülönült adatgyűjtések, megakadályozzák, hogy a vállalatok teljes mértékben kihasználják az AI nyújtotta lehetőségeket. Lovely…

Olvass tovább