Em concreto, a companhia dará a entender um total de dezesseis “projetos marcianos” surgidos de modo criativa para estudar uma nova tecnologia ou solucionar as necessidades do dia a dia, todavia com aplicação real em um lugar de negócio. Liquid Esquadrão da Accenture Digital, Jorge Gutierrez. Por exemplo, um desses projetos é a “Omelete ” Bot”, que surgiu pra saber se o pico de omelete favorito do pc se estava terminando.
Posteriormente, esta mesma tecnologia foi aplicada em um projeto para a Gucci, em que a partir de sensores similares em suas lojas se podia detectar no momento em que o usuário levanta um frasco de perfume. Se bem que a idéia original era montar uma aplicação que tornava menos difícil a existência de pessoas com diabetes, trata-se de um instrumento que mostra infos de um único indicador com facilidade interpretável. Portanto, pode extrapolar-se pra mensurar os níveis de pólen, estado do trânsito, da temperatura, do valor das ações e tudo isto sem a inevitabilidade de desbloquear o celular. A Accenture Digital, José Luis Sancho.
Além disso, Knime é open source. Observe que além dessas ferramentas específicas para data science, cada vez veremos mais e mais extensões que complementam um certo grau de funcionalidades de análise de detalhes em ambientes mais gerais. Um enorme exemplo seria Neuron , uma extensão de data science para o Visual Studio Code.
Se o teu intuito principal são as redes neurais, DIANNE é uma boa opção. Em DIANNE, a rede neural é estabelecido como um grafo dirigido que se podes elaborar visualmente com teu editor online a partir de módulos pré-determinados. Se o que deseja é nada mais do que entender como funcionam as redes neurais, pois este Tensorflow playground é a solução impecável.
- Windows 8/8.Um Embedded Standard/Industry (projetado para sistemas embarcados)
- Scontrerasr (discussão) 00:Dezessete nove maio 2017 (UTC)
- Instalar a nossa Aplicação Kotlin
- Lógica [Há]
Permite jogar com redes neurais (adicionando / removendo neurônios e modificando seus parâmetros) e compreender, por isso, seus conceitos básicos. Existem ferramentas especializadas para a visualização dos resultados da aprendizagem automática. Seu intuito é ajudá-lo a apreender como tem êxito e como responde o modelo de ML gerado.
TensorBoard é um conjunto de aplicativos web pra inspecionar execuções de TensorFlow. Nvidia utiliza pra expor redes neurais em sua ferramenta Nvidia Digits. As ferramentas low-code “clássicos” estão se dando conta que seus usuários querem poder incorporar componentes inteligentes pra seus modelos de software, do mesmo modo que poderá jogar o padrão de detalhes ou de posicionamento. A título de exemplo, querem poder inserir com facilidade chatbots ao seu software ou um componente de reconhecimento facial, sem ter que entender a programar com bibliotecas de deep learning. Como resposta, estas ferramentas de formação de código neste instante está adicionando novos módulos visuais que permitam simbolizar e encapsular essas funcionalidades inteligentes.
Genexus foi lançado, recentemente, bem como uma extensão pra generat chatbots e verdadeiramente, estamos a ver como poderia integrar-se com Jarvis nosso respectivo framework pra modelagem e implementação de chatbots multiplataforma. Mendix caminha para uma direção aproximado (e.j. “low-code, AI” . Seu intuito é que você seja muito acessível de treinar modelos de deep learning que depois possa integrar em um aplicativo.