Lidia PerskaĮsijunkite į duomenų tyrinėjimo kelionę, kokia dar nebuvo – pažvelkite į išmaniuosius AI įrankius, suprojektuotus palengvinti prognozavimo analizės kompleksiškumus.
Ar susiduriate su iššūkiais, kuriuos niekada anksčiau nebandėte?
・Nusiminę dėl išlaidų, kurių reikalauja AI įdiegimas?
・Kovojate su duomenų analize dėl trūkstamos patirties?
・Norite sužinoti, ar AI gali išspręsti jūsų įmonės problemas?
Mažos ir vidutinės įmonės dažnai susiduria su kliūtimis, tokiais kaip didelės įdiegimo išlaidos ir IT specialistų stygiaus problema svarstant AI diegimą. Remiantis 2020 metų Ekonomikos, prekybos ir pramonės ministerijos ataskaita, tik 3% Japonijos 3,6 mln. mažųjų ir vidutinių įmonių įdiegė AI technologijas.
Atraskite naują AI plėtros galimybių pasaulį, specialiai pritaikytą tiems, kurie svarsto apie AI įtraukimą. Susitelkiant į mažų įmonių AI plėtros išlaidų mažinimą, šis webinaras demonstruos, kaip naudoti ir kurti prognozuojantį AI tik naudojant naršyklę. Jo tikslas yra suteikti praktinių įžvalgų, kaip sumažinti išlaidas, tuo pat metu efektyviai optimizuojant veiklą. Stebėkite tiesioginę demonstraciją, kurioje bus parodyta, kaip net neturintys jokios ankstesnės duomenų analizės patirties asmenys nedelsiant gali aktyviai dalyvauti prognozuojančios analizės procese naudodami vartotojų duomenis numatyti ateities poreikius be pastangų.
Atpirkite prognozuojančios AI technologijų potencialą, kurias galima taikyti įvairiose srityse, tokiomis kaip pardavimų prognozavimas, mechanizmų priežiūros prognozavimas, ligos prognozavimas sveikatos priežiūroje, švietime ir moksliniuose tyrimuose. Tyrimas, kaip prognozuojanti AI gali spręsti daugelį iššūkių ir būti būtina sudedamoji dalis tiems, kurie tyrinėja prognozuojančios AI integravimą. Nepamestkite šio svarbaus turinio – būtinai prisijunkite prie mūsų.
Įvykio informacija:
◼️ Įvykio pavadinimas: Duomenų analizės revoliucija su inovatyviais AI įrankiais
◼️ Tvarkaraštis: 2024 m. rugsėjo 7 d. (Treč.) – 2024 m. rugsėjo 30 d. (Pirmd.) Pagal užklausą (įrašyta)
◼️ Registracijos mokestis: NEMOKAMA
◼️ Tikslinė auditorija:
- IT inžinieriai, verslo vykdomieji, susiduriantys su skaitmeninių specialistų trūkumu, vadybos profesionalai
- Asmenys, kurie domisi duomenų analize ir duomenų mokslu
- Tie, kurie įdomu paversti ne-IT specialistus į IT sugebančius asmenis
◼️ Darbotvarkėje yra:
- Ištiriama prognozuojančios AI galimybių
- Suprantama prognozuojančios AI bendra plėtros darbo eiga
- Tiesioginis prognozuojančios AI plėtros metodų demonstravimas
◼️ Vieta: Transliacija pagal užklausą per YouTube (įrašyta)
Užsiregistravus, per elektroninį paštą bus išsiųstos instrukcijos, kaip peržiūrėti.
Duomenų analizės revoliucija: Atliekant inovatyvių AI įrankių tyrimą atskleidžiant paslėptus iššūkius ir galimybes
Ar esate pasiruošę giliau įsitraukti į duomenų analizės ir inovatyvių AI įrankių pasaulį? Ar stebite mažiau žinomus aspektus, kurie lydi šį revoliucinį technologiją? Išsamiau išnagrinėkime įdomius klausimus, iššūkius, pranašumus ir trūkumus, kurie yra būtini suprasti dinamišką AI paremtos duomenų analizės peizažą.
Svarbūs klausimai:
1. Ar etiniai apmąstymai tinkamai įvertinti naudojant AI įrankius duomenų analizei?
2. Kaip įmonės gali užtikrinti duomenų apsaugą ir privatumą diegdamos AI sprendimus?
3. Kokios yra ilgalaikės pasekmės, taikant pernelyg daug AI kritinėse sprendimų priėmimo procesuose?
Svarbūs įžvalgos:
Nors AI nauda duomenų analizei yra aiški, yra tam tikrų iššūkių ir kontroversijų, kurias reikia pripažinti. Vienas svarbus klausimas yra potenciali diskriminacija AI algoritmų, kuri gali lemti diskriminacines pasekmes. Be to, interpretuojamumo trūkumas sudėtinguose AI modeliuose kelia kliūtį suprasti, kaip priimami sprendimai, kyla klausimų apie atskaitingumą ir skaidrumą duomenų analizės procesuose.
Privalumai ir trūkumai:
Privalumai:
– AI įrankiai gali apdoroti milžiniškus duomenų kiekius greičiu ir našumu, kuris lenkia žmonių sugebėjimus.
– Prognozuojantis AI gali padėti įmonėms optimizuoti veiklą, patobulinti klientų patirtis ir skatinti inovacijas.
– AI paremtos įžvalgos leidžia priimti sprendimus remiantis duomenimis, siekiant padidinti efektyvumą ir konkurencingumą.
Trūkumai:
– Įdiegimo išlaidos ir poreikis specializuotoms žinioms gali būti reikšmingomis kliūtimis mažoms ir vidutinėms įmonėms.
– Užtikrinant etišką AI naudojimą ir sprendžiant nuogąstavimus dėl duomenų privatumo lieka esamos iššūkiai duomenų analizėje.
– Pernelyg didelis pasitikėjimas AI be žmogaus priežiūros gali lemti klaidas ir duomenų klaidingą interpretaciją.
Gilinimasis:
Tiems, kurie nori gilintis į AI įrankius ir duomenų analizę, tyrimas patikimuose šaltiniuose šioje srityje gali suteikti vertingų įžvalgų. Aplankykite Analytics Vidhya giliems straipsniams, pamokos ir ištekliams apie AI, mašininį mokymą ir duomenų mokslą, kad sektumėte naujausias tendencijas ir plėtrą šioje srityje.
