公告
從遠程醫療到遠程病人監測，再到數字治療，醫療相關者越來越多地通過數字技術提供醫療服務。在即將舉行的Connected Health活動中，參加者將深入了解連接醫療工具的實際證據和新穎的使用案例，以及數字健康採用和使用的障礙。與思想領袖和行業內部人士一起探討連接患者、提供者和付款人技術的演變，以及部署和擴展數字健康努力的創新策略。
公司繼續適應後COVID時代的工作場所，努力應對遠程和混合工作。為了緩解“大辭職潮”的影響，工作場所必須投資於人才和招聘解決方案，以確保他們能夠針對適合的職位找到合適的人選。員工參與技術和其他人力資源工具如薪資解決方案可以保持員工的滿意度和生產力，但只有在正確的策略下才有效。參加HR Strategies: Future-Proofing Your Workplace峰會，聽取領域內的領導專家討論最新的員工參與技術趨勢、薪資創新和吸引及保留員工的策略，確保未來的成功。
頭條新聞
縮小開源和封閉AI模型之間的差距
2024年10月15日
由Esther Ajao和Shaun Sutner撰寫
開源AI模型正在縮小開源和封閉模型之間的差距。自從2023年2月Meta Llama生成式AI模型推出以來，越來越多的企業開始在開源模型上運行其AI應用程序。像Google這樣的雲提供商也注意到了這一轉變，並通過引入來自開源供應商如Mistral AI和Meta的模型來適應企業需求。同時，OpenAI、Anthropic等公司的專有封閉源生成式AI模型仍然吸引著廣泛的企業興趣。
現代數據堆棧有什麼現代化之處？
2024年10月14日
由Ernest Tarango撰寫
在當今的數據驅動世界中，高效管理和從數據中提取有價值的見解對成功至關重要。傳統的數據管理方法已證明在處理每天生成的大量信息方面不足。這就是現代數據堆棧的用武之地，徹底改變了企業處理數據的方式。在這本全面指南中，我們將探討現代數據堆棧的關鍵組成部分，強調其相對於傳統系統的優勢，並闡明Intellectyx這家領先的數據現代化公司如何在這一變革領域中領先。
利用原型解碼四種AI類型：生成式、分析式、因果式和自主式AI
2024年10月13日
由Bill Schmarzo撰寫
在我的博客《生成式、分析式、因果式和自主式AI的協同效應》中，我討論了四種人工智能（AI）類型，以及在何時何地融合這些AI變體以創造新的客戶、運營和社會價值源的重要性。
深入探討
零售商如何利用生成式AI增強客戶體驗？
2024年10月15日
由Pritesh Patel撰寫
生成式AI（GenAI）還有什麼不能做的嗎？數據合成、語義圖像到文本翻譯、代碼生成、課程設計——這些對於GenAI來說似乎都是家常便飯。但其變革力量在日常購物中表現得最為明顯、即時和顯著。
新書：《從零開始構建顛覆性的AI和LLM技術》
2024年10月15日
由Vincent Granville撰寫
這本書介紹了由GenAItechLab.com構建的顛覆性AI和LLM技術的新進展。用簡單的英語撰寫，最適合工程師、開發人員、數據科學家、分析師、顧問和任何有分析背景且有興趣開始AI職業生涯的人。
數據分類如何減少內部威脅
2024年10月11日
由Zachary Amos撰寫
保護數據對於防止可能嚴重損害企業聲譽和底線的內部威脅至關重要。公司可以通過適當的數據分類策略顯著減少這些風險，這些策略能夠適當地管理和保護敏感信息。什麼是數據分類？
利用數據科學和AI算法降低保險損失率
2024年10月9日
由J. Joseph Rusnak撰寫
保險在提供針對不可預見風險和損失的財務安全方面起著關鍵作用。評估保險公司財務業績和健康狀況的一個關鍵指標是損失率，該指標衡量支付的索賠與賺取的保費之比。
如何應對機器學習中的概念漂移
2024年10月9日
由Zachary Amos撰寫
由於機器學習中的概念漂移，為預測而構建的模型幾乎總會隨著時間的推移而性能和準確性下降。人工智能工程師能防止這種情況發生嗎？了解如何應對概念漂移。什麼是機器學習中的概念漂移？
編輯評論
這期的《DSC週報》涵蓋了多個關鍵領域，從醫療技術的數字化轉型到現代數據堆棧的優勢，每一篇文章都為我們提供了豐富的知識和深刻的見解。在當今瞬息萬變的技術環境中，開源和封閉AI模型之間的辯論尤為重要。開源模型的崛起不僅使得技術更加民主化，也為企業提供了更多的選擇和靈活性。
此外，現代數據堆棧的出現顯示出數據管理的革命性變革，這對於那些希望在大數據時代保持競爭力的企業至關重要。Bill Schmarzo對AI類型的分類和應用提供了寶貴的框架，有助於企業更好地理解和利用AI技術。
零售業應用生成式AI的案例展示了這項技術的廣泛潛力，而新書《從零開始構建顛覆性的AI和LLM技術》則為有志於進入AI領域的人提供了實用的指南。最後，針對內部威脅的數據分類策略和應對機器學習概念漂移的方法，為企業提供了切實可行的解決方案，確保其技術投資的長期效益。
總的來說，這些文章不僅提供了最新的技術趨勢和實踐，還啟發我們思考如何更好地利用這些技術來應對現實世界中的挑戰。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
