COMPUTERRESEARCH Telegram 4098
Forwarded from DataScience.Media (Dr. Venus Shakoorniaz)
📚برای مطالعه
📌موضوع شماره ۱ - ۱۰ ترند برتر علم-داده در ۲۰۲۳
🗂️دسته بندی: معرفی ترند و تکنولوژی
▫️بخش اول

مقدمه
در حال حاضر هوش مصنوعی و علم داده دو موضوع محبوب در بازار جهانی فناوری (Global Tech Market) است. بخش‌های متعدد و گسترده ای در سراسر جهان از سیستم‌های مستقل، امنیت سایبری، اتوماسیون،

RPA -Robotic Process Automation و چندین مزیت دیگر ارائه شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند. بنابراین برای افزایش بهره وری و کارایی، کسب و کارهای مبتنی بر فناوری و داده باید از پیشرفت های نوین هوش مصنوعی آگاه باشند.
علم داده، با آگاهی داده محور از مخاطبان هدف و خاص، مطمئناً هر صنعتی را متحول خواهد کرد و از ابن رو برای زنده ماندن در صنعت دیجیتال جهانی، کسب و کارها باید از تِرِندها یا پیش بینی های رایج هوش مصنوعی و علم داده آگاه باشند.
همچنین، دانشمندان داده مطمئناً به آگاهی جامعی از ترندهای نوین علم داده - Data Science Trendsنیاز دارند. برای مدیریت اطلاعات گسترده از سراسر جهان، دانشمندان داده باید در صنعت فناوری به روز بمانند. بنابراین، پیش‌بینی‌های علم داده یا ترندهای آینده علم داده ممکن است به شرکت‌ها در برنامه‌ریزیِ پویای بازار فنی در آینده کمک کند.

10 ترند برتر هوش مصنوعی و علم داده در سال 2023

1. پیشرفت تحلیل پیشگویانه - Predictive Analytics Advancement
توسعه تحلیل پیشگویانه برای بهبود تحقیقات یکی از شناخته شده ترین و محبوب ترین ترندها در زمینه هوش مصنوعی است.
تحلیل پیشگویانه، مبتنی بر استفاده از داده‌ها، الگوریتم‌های آماری و روش‌های یادگیری ماشین برای تعیین احتمال نتایج آینده با استفاده از سوابق داده‌ها است. به عبارتی دیگر با استفاده از اطلاعات گذشته، دقیق‌ترین پیش‌بینی را از آنچه در آینده رخ خواهد داد، انجام دهیم.

2. معرفی سیستم های مستقل | خودگردان بهبود یافته - Improved Autonomous System
سیستم های خودکار بهتری در حال معرفی هستند که یکی از فاکتورهای مهم در هوش مصنوعی محسوب می شوند. توسعه فناوری هواپیماهای بدون سرنشین / پهبادها - Drone Technology، اکتشافات خودگردان و سیستم‌های مشتق شده از زیست‌شناسی، همه در اولویت‌های نسل آینده سیستم‌های خودمختار با مدل‌های هوش مصنوعی هستند. فناوری‌هایی مانند پرواز، آمبولانس‌های خودران، و پاهای مصنوعی که به‌طور خودکار با گام‌های کاربر با استفاده از یادگیری ماشینی سازگار می‌شوند، در مرکز این تحقیقات هستند.

3. مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
یادگیری ماشین، پایه و اساس مدل‌های زبان بزرگ است که از الگوریتم‌هایی برای شناسایی، پیش‌بینی و تولید زبان‌های انسانی از مجموعه داده‌های عظیم مبتنی بر متن - Text-Based Data Setاستفاده می‌کنند.
این مدل‌ها شامل
تحلیل احساسات - Sentiment Analysis
ترجمه ماشینی - Machine Translation
تحلیل جملات - Sentence Analysis
مدل‌های زبان آماری - Statistical Language Models
مدل‌های زبان عصبی - Neural Language Models
تشخیص گفتار - Speech Recognition
و پیشنهادات متنی - Text Suggestions
هستند.

✍🏻گردآوری و تحقیق: ونوس شکورنیاز

🔗لینک کانال رسانه علم داده
👍21



tgoop.com/ComputerResearch/4098
Create:
Last Update:

📚برای مطالعه
📌موضوع شماره ۱ - ۱۰ ترند برتر علم-داده در ۲۰۲۳
🗂️دسته بندی: معرفی ترند و تکنولوژی
▫️بخش اول

مقدمه
در حال حاضر هوش مصنوعی و علم داده دو موضوع محبوب در بازار جهانی فناوری (Global Tech Market) است. بخش‌های متعدد و گسترده ای در سراسر جهان از سیستم‌های مستقل، امنیت سایبری، اتوماسیون،

RPA -Robotic Process Automation و چندین مزیت دیگر ارائه شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند. بنابراین برای افزایش بهره وری و کارایی، کسب و کارهای مبتنی بر فناوری و داده باید از پیشرفت های نوین هوش مصنوعی آگاه باشند.
علم داده، با آگاهی داده محور از مخاطبان هدف و خاص، مطمئناً هر صنعتی را متحول خواهد کرد و از ابن رو برای زنده ماندن در صنعت دیجیتال جهانی، کسب و کارها باید از تِرِندها یا پیش بینی های رایج هوش مصنوعی و علم داده آگاه باشند.
همچنین، دانشمندان داده مطمئناً به آگاهی جامعی از ترندهای نوین علم داده - Data Science Trendsنیاز دارند. برای مدیریت اطلاعات گسترده از سراسر جهان، دانشمندان داده باید در صنعت فناوری به روز بمانند. بنابراین، پیش‌بینی‌های علم داده یا ترندهای آینده علم داده ممکن است به شرکت‌ها در برنامه‌ریزیِ پویای بازار فنی در آینده کمک کند.

10 ترند برتر هوش مصنوعی و علم داده در سال 2023

1. پیشرفت تحلیل پیشگویانه - Predictive Analytics Advancement
توسعه تحلیل پیشگویانه برای بهبود تحقیقات یکی از شناخته شده ترین و محبوب ترین ترندها در زمینه هوش مصنوعی است.
تحلیل پیشگویانه، مبتنی بر استفاده از داده‌ها، الگوریتم‌های آماری و روش‌های یادگیری ماشین برای تعیین احتمال نتایج آینده با استفاده از سوابق داده‌ها است. به عبارتی دیگر با استفاده از اطلاعات گذشته، دقیق‌ترین پیش‌بینی را از آنچه در آینده رخ خواهد داد، انجام دهیم.

2. معرفی سیستم های مستقل | خودگردان بهبود یافته - Improved Autonomous System
سیستم های خودکار بهتری در حال معرفی هستند که یکی از فاکتورهای مهم در هوش مصنوعی محسوب می شوند. توسعه فناوری هواپیماهای بدون سرنشین / پهبادها - Drone Technology، اکتشافات خودگردان و سیستم‌های مشتق شده از زیست‌شناسی، همه در اولویت‌های نسل آینده سیستم‌های خودمختار با مدل‌های هوش مصنوعی هستند. فناوری‌هایی مانند پرواز، آمبولانس‌های خودران، و پاهای مصنوعی که به‌طور خودکار با گام‌های کاربر با استفاده از یادگیری ماشینی سازگار می‌شوند، در مرکز این تحقیقات هستند.

3. مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
یادگیری ماشین، پایه و اساس مدل‌های زبان بزرگ است که از الگوریتم‌هایی برای شناسایی، پیش‌بینی و تولید زبان‌های انسانی از مجموعه داده‌های عظیم مبتنی بر متن - Text-Based Data Setاستفاده می‌کنند.
این مدل‌ها شامل
تحلیل احساسات - Sentiment Analysis
ترجمه ماشینی - Machine Translation
تحلیل جملات - Sentence Analysis
مدل‌های زبان آماری - Statistical Language Models
مدل‌های زبان عصبی - Neural Language Models
تشخیص گفتار - Speech Recognition
و پیشنهادات متنی - Text Suggestions
هستند.

✍🏻گردآوری و تحقیق: ونوس شکورنیاز

🔗لینک کانال رسانه علم داده

BY Computer Research


Share with your friend now:
tgoop.com/ComputerResearch/4098

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

During the meeting with TSE Minister Edson Fachin, Perekopsky also mentioned the TSE channel on the platform as one of the firm's key success stories. Launched as part of the company's commitments to tackle the spread of fake news in Brazil, the verified channel has attracted more than 184,000 members in less than a month. As the broader market downturn continues, yelling online has become the crypto trader’s latest coping mechanism after the rise of Goblintown Ethereum NFTs at the end of May and beginning of June, where holders made incoherent groaning sounds and role-played as urine-loving goblin creatures in late-night Twitter Spaces. How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Step-by-step tutorial on desktop:
from us


Telegram Computer Research
FROM American