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男子坐在椅子上,双手交叉
为用例选择恰当的 AI 模型

大多数组织都很清楚自己对 AI 投资的期望。目前尚不清楚的是如何实现这些成果。

并非所有 AI 模型均相同,您的用例也不尽然。本集 AI 学院将带您深入了解如何策划适合特定业务需求的 AI 模型。

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您将了解到什么内容
  • 如何使用关键评估标准评估 AI 模型
  • 为什么多模型方法对于生成式 AI 的成功至关重要
  • 评估 AI 模型性能时的注意事项
您需要不断思考影响模型选择的因素。除了性能的三个要素(准确性、可靠性和速度)之外,您还需要考虑规模、部署方法、透明度和任何潜在风险。 Nicholas Renotte 首席 AI 工程师 IBM Client Engineering
第 2 辑的更多视频集
第 2 辑 数据管理是生成式 AI 的秘诀吗? 每一次对话均始于生成式 AI,但都终于数据。为什么?因为没有数据就没有 AI。生成式 AI 正在改变我们思考数据的方式。 转至视频集页
第 2 辑 为什么说基础模型是 AI 的范式转变 了解可重复使用的新一类 AI 模型,这些模型可以解锁新收益、降低成本并提高工作效率。使用我们的指南深入了解。 转至视频集页
第 2 辑 AI 领域的信任、透明度和治理 深入了解 AI 幻觉、偏差和风险等问题,并了解应用 AI 道德和治理功能如何能够建立信任。使用我们的指南将理论付诸实践。 转至视频集页
第 1 辑:战略要点
第 3 辑:让 AI 充分发挥作用
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