К такому выводу пришли 40 исследователей из Google. Почему за границами лабораторий модели машинного обучения не оправдывают себя — в конспекте материала MIT T…
К такому выводу пришли 40 исследователей из Google. Почему за границами лабораторий модели машинного обучения не оправдывают себя — в конспекте материала MIT T…
В чем проблема объединить все "обученные" модели в одном "коллективом ИИ", либо перенаправить их персональные выводы на анализ "головному ИИ" задача которого собирать, анализировать и выдавать требуемые результаты?
дело не во внутренних моделях, а во соответствии с проверкой к внешнему реальному условию.
Ты думаешь что надо лишь больше данных напихать - а это принципиально не так.
Тут смысл в самом принципе и методе оцифровки информации, и желательно применение векторной логики.
Новая плоскость анализа... а не впихивание в текущую плоскость чего-то дополнительного.
Так часто делается.