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三重人工智慧：人工智慧如何改變I要求達米安•庫齊亞斯|年月日|評論數據科學博客系列博客系列數據科學三重AI–數據科學深思熟慮laudiaDukin和DaianKuzia正在攻讀博士學位，研究方向是如何將基於數據的專案成功實施到適用的人工智慧解決方案中。在聯合部落格系列中，人工智慧串聯將其能力和研究成果捆綁在一起，並說明了流程、活動和技術的相互聯繫如何為公司創造附加價值，從創意生成到新解決方案的調試。新技術也會帶來新的要求。對於人工智慧，現在出現的問題是人工智慧系統是否只是I系統的另一種形式，或者是否有些東西正在改變。

是數位萬能武器，所以它們也可以做AI通用程式語言也是萬能武器，所以它們也可以是AI很多公司的系統都承諾“現成的AI”，所以他們也能做AI好吧，對吧？原則上，所有這些都是正確的，但其中有多少在實踐中仍然會成為挑戰，通常取決於 泰國 WhatsApp 號碼列表 應用程式：硬體視角在大多數公司中，伺服器系統都配備了U、主記憶體和硬碟空間。這對於大多數經典軟體系統和應用程式來說完全足夠了。然而，隨著人工智慧應用的增加，對運算能力的要求正在改變：大量可以並行的類似計算對於AI模型來說很常見，尤其是在訓練模型時。 GU（顯示卡）比U更能滿足這些要求。這種差異在速度上可能是一個或多個數量級，而且非常顯著，以至於所謂的U（張量處理器）的特殊硬體甚至可以用於計算量特別大的人工智慧流程和資料集。



由於當前晶片短缺和價格波動波動，硬體的可用性有限，帶來了新的挑戰。在過去的幾年裡，顯示卡對於計算加密貨幣變得越來越有吸引力，人工智慧的需求也在增加，新冠病毒造成的交付瓶頸也產生了影響：製造商建議零售價的%左右的成本不再罕見。因此，建議儘早明確要求，並將這些方面納入經濟可行性分析。技術視角基本上大部分程式語言都是可以通用的。儘管如此，技術或行業驅動的焦點已經針對各個應用領域而發展起來。 yn或R等語言現在享有「人工智慧語言」的美譽，這不僅是因為相關程式設計社群使用它們，還因為人工智慧專用軟體套件的可用性。雖然大多數語言都可以使用更知名和較舊的人工智慧方法，但最新的方法通常只能以精通資料的語言來實現和提供。