Legyen szó akár tulipánról, gyarmatosító projektekről vagy kriptopénzről, egy újszerű feltevés és a jövőbeli hozam ígérete eleve mindig csak kis tömeget vonz. Amint a hír elterjed, és a spekulánsok a magabiztos marketing és a kimaradástól való félelem által ösztönözve azonnal rákapaszkodnak a tömeg már elkezd zsibongani. A technológiai szektorban gyökerező buborékok esetében a megelőlegezett érték feltételezésének lehet is belső értéke.
Miért váltanak sokan adatmérnökre az adatszakértőből
Az adatmodellezésben minden az adatokkal kezdődik. Az egész munka 50-60%-a az adatigény megértését és az ETL-t (Extract, Transform, Load) foglalja magában, ami megköveteli az adatok megszerzését, tisztává és modellbe való bevitelre előkészítését. Az ML-modell csak annyira lehet jó, amennyire a beletáplált adatok.
A nyelvi modellek hatása a munkára
A mesterségesintelligencia-forradalom kétségtelenül komoly hatással lesz a munkavégzésre. Kutatók kimutatták a legérintettebb állásokat és iparágakat – az érintettség azonban nem egyenlő az állásvesztéssel.
Miért nem fogja a mesterséges intelligencia elvenni az írástudók kenyerét?
A mesterséges intelligencia rohamos fejlődése számos iparágban kétségek és aggodalmak sorozatát váltotta ki, és ez alól az „írás világa” sem kivétel. Ahogy az MI folyamatosan fejlődik, a hatalmas mennyiségű tartalom előállítására való képessége felveti a kérdést: vajon felváltja-e az írástudókat?
Google AI-modellje olyan képességet fejlesztett ki, amelyre nem számítottak
Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója elmondta, hogy a vállalat szakértői a mesterséges intelligencia ezen aspektusát „fekete doboznak” nevezik.