چطور مدل‌های یادگیری ماشین رو تو محیط واقعی بدون دردسر تست کنیم؟ (پارت دوم)
انتخاب تکنیک آزمایش مناسب برای مدل‌های یادگیری ماشین یکی از چالش‌های مهمی است که هر استارتاپ یا تیم توسعه‌دهنده مدل‌های یادگیری ماشین با آن مواجه می‌شود. در واقع، انتخاب تکنیک آزمایش مناسب برای مدل‌ها به عوامل زیادی بستگی داره و نیاز به دقت و توجه به جزئیات داره. این که تکنیک آزمایش رو چطور انتخاب کنیم می‌تونه بر روی کارایی و عملکرد مدل در محیط‌های واقعی تاثیر زیادی بذاره. توی این پست قصد دارم این موضوع رو بررسی کنم و نکات کلیدی که باید بهش توجه کنید رو توضیح بدم.
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.
اگر داده‌ها نفت جدید هستند، پس GenAI سوخت موشک جدید است!
امروزه همه جا از داده‌ها صحبت میشه. انگار که داده‌ها مثل نفت برای اقتصاد مهم هستن! این جمله «داده‌ها نفت جدید هستند» رو برای اولین بار کلایو هومبی، یک ریاضی‌دان بریتانیایی، در سال ۲۰۰۶ گفت و به خوبی نشون داد که داده‌ها چقدر توی دنیای امروز ارزش دارند. اما باید بدونیم که داده‌ها به تنهایی ارزش خاصی ندارند. برای اینکه داده‌ها به درد بخور بشن، باید خوب پالایش و پردازش بشن. و اینجا جاییه که هوش مصنوعی مولد (GenAI) می‌تونه خیلی کمک کننده باشه.اصطلاحا میشه گفت: «اگر داده‌ها نفت جدید هستند، پس GenAI سوخت موشک جدید است!»