От локальных серверов к глобальным облакам Введение В эпоху, определяемую технологическим прогрессом, облачные вычисления превратились в преобразующую силу, изменяющую отрасли, предприятия и нашу повседневную жизнь. Эта революционная технология произвела революцию в способах хранения, обработки и доступа к данным, открыв множество возможностей для инноваций и повышения эффективности. В этой статье мы углубимся в мир облачных вычислений, изучая их ключевые особенности, преимущества..

Alexa от Amazon, Home от Google, Siri от Apple и Cortana от Microsoft используют алгоритмы на основе искусственного интеллекта, чтобы облегчить жизнь потребителей. Взаимодействия, которые когда-то требовали нескольких шагов со стороны потребителя, теперь могут быть выполнены с помощью одной команды. Осознаете вы это или нет, но большинство будущих транзакций будет совершаться с помощью ИИ, и постоянное использование этих технологий будет играть большую роль в определении поведения..

Бизнес-покупатели привносят свои потребительские ожидания в отношении покупок на рабочем месте, требуя такого же уровня выбора, удобства и индивидуальной поддержки. Или нет. Это были два кажущихся противоречивыми вывода, которые я сделал после того, как выслушал нескольких экспертов по закупкам за круглым столом во время мероприятия SAP Ariba Live , которые сели, чтобы поговорить о том, как консьюмеризация меняет закупки B2B. Круглый стол под руководством Йохана Вреде, вице-президента..

Спросите эксперта в сети CognitionX AI Advice Network о некоторых интересных статьях этой недели, таких как: Microsoft выпускает модель глубокого обучения, которая улучшает BERT от Google и расширяет границы понимания естественного языка. «Крис», родившийся в Германии помощник по искусственному интеллекту в машине, получил финансирование в размере 7 миллионов евро. Автоматическое изменение предложений, чтобы сделать системы ИИ более надежными Также в этом выпуске журнала Speaking..

В своем последнем посте я рассказал, как ИИ и машинное обучение применяются в ИТ. В этом посте я поделюсь примерами, которые работают сегодня. Мы уже рассмотрели, как исторические данные используются для обучения моделей машинного обучения для повышения качества самообслуживания. Эти модели используются в различных областях для упреждающего планирования вызовов обслуживания, предотвращения сбоев обслуживания и измерения состояния ИТ-услуг. Другие способы повышения эффективности..