全般的

フューショット学習 (FSL) は、モデルが少数の例から学習して正確な出力を生成できるようにすることで、機械学習 (ML) を変革しています。

ゼロショット学習 (ZSL) は、モデルがこれまで遭遇したことのない概念の結果を分類または予測できるようにすることで、機械学習 (ML) に革命をもたらします。

バギングは、予測モデルの一貫性を向上させるアンサンブル機械学習 (ML) 手法です。このガイドでは、袋詰めの仕組みとその利点について説明します。

AI のパイロットと実験は必要ですが、投資収益率 (ROI) を評価する効果的な方法がなければ、優先順位を通知したり、投資を誘導したりすることはできません。として…

目標と主要な結果 (OKR) は、個人やチームが目標を達成するのを助けるためにビジネスで使用されるテキストのフレームワークです。 OKR は中心的な目標を説明します。

責任ある AI はビジネス上の利他主義ではありません。それはビジネス戦略です。 AI がますます複雑なタスクを引き受け、意思決定を推進し、顧客や従業員と直接やり取りするようになるにつれて、…

gen AI はすでに CX チームに新たな効率性をもたらしていますが、エージェント型の自律型 AI は顧客に新しいパーソナライズされたエクスペリエンスをもたらすでしょう。

端的に言えば、時代錯誤の定義は、歴史的文脈の中に現れる現代的な要素など、時代にそぐわないものすべてです。

K 最近傍 (KNN) は、機械学習 (ML) の基本的な手法です。このガイドは、KNN、その仕組み、その応用を理解するのに役立ちます。