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Surmonter la diversité des données : Les défis de l'IA, de l'apprentissage automatique et de ceux qui dépendent des résultats essentiels à la mission

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Surmonter la diversité des données : Les défis de l'IA, de l'apprentissage automatique et de ceux qui dépendent des résultats essentiels à la mission

L'apprentissage profond est une classe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches pour extraire progressivement des caractéristiques de plus haut niveau à partir de l'entrée brute. Par exemple, dans le traitement d'images, les couches inférieures peuvent identifier les bords, tandis que les couches supérieures peuvent identifier les concepts pertinents pour un être humain, tels que les chiffres, les lettres ou les visages.

Les participants seront informés sur

  • Comment COVID-19 a agi comme un catalyseur pour la télémédecine et comme une puissance dominante pour surmonter les forces qui inhibent le changement (forces machiavéliques).
  • Comment le passage à l'an 2000 a contribué à la mondialisation de nombreuses industries et a contraint les organisations arrogantes qui avaient résisté au changement.
  • Comment le 11 septembre a constitué une force majeure pour la mise en œuvre de la réforme et de l'automatisation dans le secteur bancaire mondial.
  • Progrès actuels dans l'extraction de données/OCR, l'apprentissage automatique et la chaîne d'approvisionnement pour l'industrie de l'électronique et des semi-conducteurs
  • Amar Gupta, MIT, Chercheur principal, AI and OCR-based Hybrid Approach to Reduce Human Involvement and Effort in Document Processing and Creation of Forecasting Models (sponsorisé par SiliconExpert) ; et coordinateur, Telemedicine/Telehealth and Geographically Distributed Teams of Professionals (Télémédecine/Telehealth et équipes de professionnels géographiquement réparties).
  • Vik Parth, Directeur des produits et de l'innovation, SiliconExpert

Date : Jeudi 28 octobre 2021

Heure : 11h00, heure d'été de l'Est

Durée de la visite : 1 heure

Inscrivez-vous dès aujourd'hui : https://mlps.siliconexpert.com/data-diversity.html