HaberlerGoogle, TensorFlow Lite Model Maker’ı piyasaya sundu
15 Nisan 2020251
Makine öğrenme modellerini özel veri setlerine uyarlamak için transfer öğrenimi tekniği kullanan TensorFlow Lite Model Maker duyruldu.
IBM, Watson platformunun doğal dil işleme yeteneklerinde bazı büyük iyileştirmeler yaptığını açıkladı.
HaberlerAmazon Elastic Inference, PyTorch makine öğrenimi modelleri için destek ekledi
1 Nisan 2020148
Amazon Web Services, Amazon Elastic Inference hizmetiyle PyTorch modelleri için destek eklediğini açıkladı.
Röportajlar“Bankacılık uygulamalarımızı bulut teknolojileri üzerinde çalıştırabilmek için bir teknoloji dönüşümü başlattık”
9 Mart 20201020
Yeni bir dönüşüm hamlesi içinde olduklarını söyleyen Yapı Kredi Teknoloji Genel Müdürü Cengiz Arslan, “Modüler mimaride ve bulut teknolojileri üzerinde çalışan bir bankacılık sistemimiz, uygulamamız olsun istiyoruz. Hazırlıklarımızı 2019’da başlatmıştık, program olarak bu yıl tanıttık. Modülerlik prensibinin de bulut teknolojilerinden layıkıyla faydalanabilmek için gerekli olduğunu düşünüyoruz” diyor. Yapı Kredi Teknoloji Genel Müdürü Cengiz Arslan, söyleşimize Yapı Kredi’de 2011 yılından 2014’e kadar süren önemli teknoloji dönüşüm programını anlatarak başlıyor. Bu dönüşümle birlikte IT’nin iş yapış şeklini...
HaberlerYapay ZekaYapay zekayı geliştirmek isteyen Google, yerelleştirilmiş anlatımlar kullanıyor
28 Şubat 2020670
Google, AI'yı ilerletmek için Open Images veri kümesini "yerelleştirilmiş anlatımlarla" güçlendirdi.
Sektörlerin çoğu veri bilimi ve analitik tarafından dönüştürüldüğünden organizasyonların dikkatini çekiyor.
GSK yapay zeka uzmanları işe alıyor ve yeni genomik laboratuvarı geliştiriyor.
Veri bilimine ve makine öğrenmesine ilginin artması, yeni uygulamaları keşfetme ve geliştirme becerisi sunuyor.
HaberlerAI odaklı bir ekonomide kim kazanacak ve kim kaybedecek?
25 Kasım 2019197
Dünya, giderek daha önce insanların verdiği kararları alan sistemler tarafından yönlendirildikçe kim kazanacak, kim kaybedecek?
Yeni araştırmalara göre güvenlik, gizlilik ve etik, geliştiricilerin makine öğrenmesi (ML) çözümlerini modellerken düşük öncelikli konular.