Quelle est la quantité de contrôle nécessaire pour un agent puissant dans l'ingénierie du ML autonome ?
· By Antonio Sedino, CTRO · Published by Reinventy Solutions Corp.
D'après Apple Machine Learning Research, les agents récents d'ingénierie de l'apprentissage automatique autonome ont réalisé des progrès significatifs dans les classements publics.
D'après Apple Machine Learning Research, les agents récents d'ingénierie de l'apprentissage automatique autonome ont réalisé des progrès significatifs dans les classements publics. Pourquoi c'est important : pour l'Intelligence Artificielle, la source définit ce qui doit être surveillé, tandis que ses limites déclarées en matière de preuves et de qualifications restent les bornes de la conclusion. Pourquoi cela compte : Pour les décisions concernant autonomie, la source définit ce qui doit être surveillé; les preuves et limites de qualification déclarées bornent la conclusion.
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