Los datos son confusos. Es caro. También es lo que impulsa muchas decisiones comerciales en el mundo actual. Puede ver dónde esto puede convertirse rápidamente en un problema cuando tiene una empresa o una startup que tiene la pasión, pero no los fondos o el conocimiento para usar esos datos.
RealityEngines.AI espera cambiar eso con el lanzamiento de su servicio de inteligencia artificial en la nube totalmente autónomo que puede ayudar a las empresas más pequeñas a utilizar el poder de la inteligencia artificial para hacer que los datos sean comprensibles y útiles, incluso cuando esa empresa no tiene una montaña de datos para explotar. de.
Curtis lo analiza muy bien en Forbes, señalando:
Usando una técnica de búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) llamada BANANAS, cuando un usuario apunta sus datos (a través de una API) a RealityEngines.AI y selecciona un caso de uso (predicciones de abandono, detección de fraude, pronóstico de clientes potenciales de ventas, detección de amenazas de seguridad, optimización del gasto en la nube , et al.), los datos son atacados por el NAS para crear modelos de vanguardia y luego refinados por una red generativa de confrontación (GAN) para aumentar los datos escasos o ruidosos con datos sintéticos para mejorar aún más el modelado de datos.
Si necesita desglosarlo aún más, básicamente significa que el sistema toma sus datos, los empuja a través de algunas herramientas sofisticadas proporcionadas por RealityEngines.AI y brinda sus datos y modelos de datos que se entienden fácilmente, incluso sin un gran conjunto de datos para llevar. fuera de.
Imagen: RealityEngines.AI
Esto no es muy emocionante para el consumidor promedio, obviamente, por lo que RealityEngines.AI está usando algo que todos amamos (y algunos odiamos): la transformación facial. Como puede ver en la imagen de arriba, RealityEngines.AI usó su servicio de inteligencia artificial en la nube para generar características faciales en Taylor Swift y George Clooney para demostrar cómo esta tecnología se puede usar de manera rápida y efectiva para proporcionar a las empresas los tipos de análisis de datos necesarios.
¿Cambiará esto el mundo? Probablemente no, pero ¿es un trampolín para hacer de los datos algo que todos podamos utilizar para nuestro beneficio? Muy posiblemente.
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