چطور مدل‌های یادگیری ماشین رو تو محیط واقعی بدون دردسر تست کنیم؟
مدل‌های یادگیری ماشین خیلی وقت‌ها به چشم یک جعبه جادویی نگاه می‌شن که با داده‌ها کار می‌کنن و کلی نتایج شگفت‌انگیز بیرون میدن. اما این مدل‌ها برای این که بتونن پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های دقیق انجام بدن، باید حسابی آموزش ببینن و بعد از آموزش هم باید مطمئن بشیم که تو دنیای واقعی خوب کار می‌کنن. اینجا قراره درباره ۴ روش مختلف برای تست و اطمینان از عملکرد این مدل‌ها تو شرایط واقعی صحبت کنیم.
آینده خدمات مشتری: یک سوم از مردم با عامل‌های هوشمند راحت‌تر هستند!
در دنیای امروز، خیلی از مردم بدشون نمیاد که با یه عامل هوش مصنوعی صحبت کنن، البته به شرطی که بدونن دارن با یه ماشین حرف می‌زنن، نه یه آدم واقعی! تحقیقاتی که شرکت سیلزفورس (salesforce) انجام داده نشون میده که حتی یه سوم مردم ترجیح میدن برای خدمات سریع‌تر، با یه ربات هوشمند ارتباط داشته باشن. شاید براتون جالب باشه بدونید که تا سال ۲۰۲۸، پیش‌بینی شده حدود ۱۵٪ از تصمیمات کاری روزمره به طور خودکار توسط هوش مصنوعی گرفته بشه. پس بریم ببینیم که این فناوری چطور قراره دنیای کار و زندگی ما رو تغییر بده.
پنج اشتباهی که در ساخت هوش مصنوعی مولد نباید مرتکب بشیم!
توسعه و پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) خیلی هیجان‌انگیزه، ولی پر از چالش و اشتباهاتیه که اگه ندونید، ممکنه باعث دردسر بشه. اینجا می‌خوام با شما پنج اشتباهی که ممکنه تو این مسیر باهاش مواجه بشید رو به اشتراک بذارم. اگه این نکات رو رعایت کنید، هم در هزینه و زمان صرفه‌جویی می‌شه و هم شانس موفقیت پروژه بالا می‌ره.