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En fait, de nombreux phénomènes observés dans l'univers physique sont en fait mieux modélisés avec des transformations non linéaires. Nous l'utilisons dans la modélisation de processus ServAdvisor pour les transformations entre les entrées système et la sortie cible dans les solutions d'apprentissage machine et d'IA.
Pour la formation sur les modèles d'IA et l'optimisation des paramètres stochastiques des modèles, nous développons un algorithme générique adaptatif spécial (GA) impliquant l'idée du caractère aléatoire lors de l'exécution d'une recherche. Toutefois, il faut bien comprendre que les AG ne sont pas de simples algorithmes de recherche aléatoire. Ils utilisent les connaissances des générations précédentes de cordes afin de construire une nouvelle génération qui s'approchera de la solution optimale.
En résumé, les caractéristiques essentielles suivantes des AG peuvent être énumérées :
Ø Les algorithmes génériques manipulent des structures qui représentent les paramètres et non les valeurs réelles des paramètres eux-mêmes.
Ø Les algorithmes génériques utilisent une population de points pour effectuer une recherche, pas seulement un seul point sur l'espace de paramètres.
Ø Les algorithmes génériques n'utilisent que la mesure actuelle de la " bonté " pour se guider vers la solution optimale.
Ø Les algorithmes génériques sont de nature probabiliste et non déterministe.
Ø Les algorithmes génériques sont intrinsèquement parallèles, traitant simultanément un grand nombre de points (chaînes de caractères).
Apparemment, les AG transfèrent les mécanismes biologiques de reproduction, de croisement et de mutation à des algorithmes.
De plus, des estimations stochastiques approximatives efficaces de la probabilité maximale stochastique (AMLE) sont utilisées lorsqu'on sait qu'elles ont des propriétés asymptotiquement optimales. En outre, les éléments de la matrice Cramer-Rao bound (CRB) seront considérés comme une limite inférieure de la matrice de covariance d'erreur des estimations de ML. Cela permet d'établir des relations entre les paramètres du modèle et l'efficacité des estimations de la LM.
Fonctionnement de ServAdvisor - Réalité augmentée
La réalité augmentée (RA) est une technologie en temps réel qui fonctionne en superposant des informations détaillées sur l'environnement de l'utilisateur, y compris les graphiques, l'audio, la vidéo et plus encore, telles que capturées par les caméras des smartphones et d'autres appareils.
Le marché mondial de la réalité augmentée devrait atteindre un TCAC de plus de 65 % entre 2017 et 2021. C'est d'après un nouveau rapport de Technavio.
La recherche met en évidence trois domaines d'intérêt clés en matière de RA. Il s'agit d'appareils mobiles, de lunettes intelligentes et d'écrans montés sur la tête. Cette année, des entreprises comme Facebook, Apple et Google devraient toutes lancer des applications de réalité augmentée. Cela devrait permettre au marché des appareils mobiles d'atteindre 78 % d'ici 2021.
En outre, Technavio souligne l'augmentation de la technologie de RA dans les secteurs de la santé, de la vente au détail, du voyage et d'autres secteurs. Conformément à l'évolution de l'AR, les lunettes intelligentes devraient également augmenter à un taux de croissance annuel composé de plus de 69 % d'ici 2021. On prévoit que le marché des EI par les HMD atteindra 35 % d'ici 2021 grâce à une utilisation plus large dans les secteurs de la santé et de l'ingénierie.
En effet, la sensibilisation et l'intérêt des utilisateurs à l'égard de la RA n'a cessé de croître. Par conséquent, les applications de RA spécifiques aux consommateurs sont susceptibles de stimuler encore davantage le marché.
La technologie AR a été saluée pour son potentiel à remplacer les réalités " abstraites " des navigateurs mobiles standard par la réalité " réelle " diffusée par l'appareil photo du smartphone.
La réalité augmentée (RA) est l'un des ambassadeurs les plus réussis de l'informatique omniprésente à ce jour et repose sur l'idée que les données géoréférencées peuvent être superposées à votre vision de la vie réelle. Dans le contexte de l'application ServAdvisor, l'objectif de la RA mobile est d'aider les consommateurs potentiels de services à s'informer sur l'offre de services en direct et à jour dans l'environnement local.
L'application ServAdvisor rassemble des informations sur plus de 100 millions de fournisseurs de services dans le monde entier, avec des contributions et des évaluations des fournisseurs de services existants, ajoutant l'élément de réalité augmentée pour une meilleure interaction et un meilleur engagement avec les environnements d'utilisateurs en temps réel.
L'application ServAdvisor montre aux détaillants les fournisseurs de services par le biais de la RA dans la caméra du smartphone, ce qui les rend plus faciles à distinguer. Il permettra aux consommateurs potentiels de découvrir des détails sur leur environnement et d'accéder à des évaluations et à des informations déjà optimisées par AI en fonction de leurs préférences.
La synergie entre l'EI et l'IA est tout simplement parfaite et les recommandations qui en résultent ont le potentiel d'amener l'expérience des consommateurs à un tout autre niveau.
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