1 день назад
Контроль качества ИИ-систем: от теории к практике
На результаты внедрения искусственного интеллекта в компаниях влияет сложный комплекс факторов. Для получения эффективного решения необходим контроль его качества и устранение узких мест на протяжении всей работы над проектом. О том, как этого добиться, рассказали заместитель директора центра перспективных разработок IBS Денис Воденеев и старший аналитик группы Data Science IBS Илья Гайдуков. Исследование Массачусетского технологического института показало: 95% компаний не получают прибыли от инвестиций в искусственный интеллект...