머신러닝과 AI 플랫폼에서 직면하고 있는 과제


광고 기본적으로 기계 학습은 컴퓨터 시스템에 경험을 통해 자동으로 학습하고 향상시킬 수 있는 더 큰 기능을 제공하는 인공 지능의 일부입니다. 지난 몇 년간 매우 심각한 파장을 불러일으켰습니다. 최근에는 스마트폰 애플리케이션과 기타 작은 화면 경험이 모바일 장치와 수백만 건의 상호 작용을 주도하는 형태를 갖추기 시작했습니다. 더 중요한 것은 머신 러닝 플랫폼이 수많은 프로세스와 기능을 즉각적으로 증가시켜 스마트폰을 더욱 스마트하게 만들 수 있다는 것입니다. 실제로 많은 스마트폰은 이미 일종의 기계 학습이나 지능형 자동화 애플리케이션을 사용하고 있으며, 이는 휴대폰이 더욱 효과적이고 효율적이 되도록 도와줍니다 온라인 강의.

왜 머신러닝인가?
전반적으로 기업들은 머신러닝 투자를 늘리고 있습니다. 전통적으로 머신러닝에는 모바일 장치에는 없었던 엄청난 양의 성능이 필요합니다. 지금도 대부분의 기업에서는 자동차, 드론, 스마트폰 등에 특수 칩을 장착해 전력 소모를 90%나 줄일 수 있다. 결국, 이러한 모바일 장치는 온라인 연결 없이도 다음을 포함하는 다양하고 복잡한 작업을 한 번에 수행할 수 있습니다.

향상된 장치 보안
음성 인식
언어 번역
더욱 스마트해진 카메라 기능
증강/가상 현실
이러한 고유한 장점으로 인해 소형 장치의 기계 학습은 여러 기업에서 절대적으로 최우선 순위가 되고 있습니다. 인공지능 모바일 자동화와 그 기능은 모두 미래를 손 안에 쥐는 휴대용 현실이 되어가고 있습니다. 앞으로 이 기계 학습은 보다 정교한 애플리케이션에서도 널리 사용됩니다.

모바일 앱 개발에서 인공지능의 주요 중요성
인공 지능은 이전에는 많이 사용되지 않았지만 지금은 많은 앱 개발자가 거의 사용할 수 없습니다. 이는 이유; AI 플랫폼은 꾸준히 성장하고 있으며 변화를 가져올 수 있는 여러 기회를 만들어냈습니다. 인공 지능과 기계 학습 기술을 활용하여 이를 특징적인 앱 경험에 확고히 하여 사용자가 더 스마트한 애플리케이션의 혜택을 누릴 수 있는 경우입니다.

최고의 머신러닝 플랫폼은 무엇인가요?
AI 프로젝트를 진행 중이고 도움이 필요한 경우 ClusterOne이 귀하의 요구 사항에 맞는 가장 강력한 솔루션입니다. 모델을 배포하고 데이터를 원활하게 관리할 수 있는 기회를 제공하는 머신러닝 플랫폼입니다. 모든 크기의 데이터를 업로드하거나 언제 어디서나 액세스하여 AI 프로젝트를 관리할 수 있습니다. 처음에는 TensorFlow 프로젝트를 간소화하기 위해 개발되었으므로 TensorFlow 프로젝트를 작업하는 기계 학습 팀에게 매우 좋은 선택입니다.