Vorschau aller Forschungsberichte und Prototypen
Unsere Forschung konzentriert sich auf aufkommende Datentrends und Trends im Bereich maschinelles Lernen. Zu diesen Berichten gibt es funktionierende Prototypen, welche die Fähigkeiten des Algorithmus aufweisen und detaillierte technische Beratung über seine praktische Anwendung bietet.
Federated Learning
In unserem neuesten Bericht konzentrieren wir uns auf Federated Learning (kooperatives Lernen), ein Ansatz für die Schulung von Modellen für maschinelles Lernen bei verteilten Edge-Node-Daten bei gleichzeitiger Gewährleistung von Datenschutz und Minimierung von Kommunikationskosten. Beachten Sie, dass der Zugriff auf den Prototyp in diesem Bericht kostenlos ist, wohingegen frühere forschungsrelevante Prototypen nur Abonnenten zur Verfügung stehen.
Multi-Task Learning
In diesem Bericht konzentrieren wir uns auf Multi-Task Learning, ein neuer Ansatz für maschinelles Lernen, der Algorithmen ermöglicht, Aufgaben parallel zu bewältigen.
Semantische Empfehlungen
In diesem Bericht werden wir zeigen, wie die semantischen Inhalte von Elementen helfen können, gängige Empfehlungsfallstricke zu lösen, wie etwa das Problem mit dem Kaltstart, und wie sie neue Produktmöglichkeiten eröffnen können.
Interpretierbarkeit
In diesem Bericht werden wir zeigen, wie Modelle interpretierbar gemacht werden ohne Einbußen ihrer Fähigkeiten oder Präzision.
Probabilistische Programmierung
Hier zeigen wir, wie Sie eine probabilistische Programmierung und Bayessche Inferenz verwenden, um Tools mühelos zu entwickeln, die bessere Prognosen für eine effektivere Entscheidungsfindung schaffen.
Zusammenfassung
Erfahren Sie, wie Deep Learning und Einbettungen verwendet werden, um Text für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen und Produkten berechenbar zu machen.
Deep Learning: Bildanalysen
Dieser Bericht untersucht die Historie und den aktuellen Status des tiefen Lernens, erläutert, wie es angewendet wird und prognostiziert künftige Entwicklungen.
Probabilistische Methoden für Echtzeit-Streams
Hier erkunden wir probabilistische Methoden, die hocheffiziente Modelle für die Wertschöpfpung aus Datenstreams bei deren Generierung bieten.
Textgenerierung (natürlichsprachliche Generierung)
In diesem Bericht werden wir uns ansehen, wie Maschinensysteme hochstrukturierte Daten in menschliche Sprache umwandeln können.
Lesen Sie den Fast Forward Labs Blog
-
Enterprise Grade MLAt Cloudera Fast Forward, one of the mechanisms we use to tightly couple machine learning research w...
-
Bias in Knowledge Graphs - Part 1Introduction...
-
Privacy, data governance, and machine learning: the regulatory perspectiveWhy do privacy and governance matter?...
Halten Sie sich auf dem Laufenden
Melden Sie sich für unseren monatlichen Newsletter an und Sie erhalten die neuesten Informationen über Fortschritte in der angewandten künstlichen Intelligenz sowie Unternehmens-News und Veranstaltungen.