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Superar la diversidad de datos: Los retos para la IA, el aprendizaje automático y quienes dependen de los resultados de misión crítica

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Superar la diversidad de datos: Los retos para la IA, el aprendizaje automático y quienes dependen de los resultados de misión crítica

El aprendizaje profundo es una clase de algoritmos de aprendizaje automático que utiliza múltiples capas para extraer progresivamente características de nivel superior a partir de la entrada bruta. Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes, las capas inferiores pueden identificar bordes, mientras que las capas superiores pueden identificar los conceptos relevantes para un ser humano, como dígitos, letras o caras.

Los asistentes recibirán información sobre:

  • Cómo COVID-19 ha actuado como catalizador de la telemedicina y poder dominante para superar las fuerzas que inhiben el cambio (fuerzas maquiavélicas).
  • Cómo el efecto 2000 ayudó a globalizar muchas industrias y a obligar a organizaciones arrogantes que se habían resistido al cambio.
  • Cómo el 11-S actuó como fuerza principal para promulgar la reforma y la automatización del sector bancario mundial.
  • Avances actuales en extracción de datos/OCR, aprendizaje automático y cadena de suministro para la industria electrónica y de semiconductores
  • Amar Gupta, MIT, Investigador principal, AI and OCR-based Hybrid Approach to Reduce Human Involvement and Effort in Document Processing and Creation of Forecasting Models (patrocinado por SiliconExpert); y coordinador, Telemedicine/Telehealth and Geographically Distributed Teams of Professionals
  • Vik Parth Director de Producto e Innovación, SiliconExpert

Fecha: Jueves, 28 de octubre de 2021

Hora: 11:00 AM (hora de verano del Este)

Duración: 1 hora

Inscríbase hoy mismo: https://mlps.siliconexpert.com/data-diversity.html