Публикации по теме 'venture-capital'
10 инвестиций в ИИ для Обамы в Hope Ventures
На этой неделе Белый дом опубликовал свои мысли об ИИ в двух документах — Подготовка к будущему ИИ и Стратегический план исследований и разработок в области ИИ . В этих отчетах не было никаких серьезных сюрпризов, и они хорошо освещают основные проблемы, известные нам сегодня в области ИИ, возможно, за исключением признания опасений по поводу потенциальной концентрации ИИ в нескольких доминирующих технологических компаниях. Возможно, это связано с тем, что лучшее решение для снижения риска..
Инвестиции в (ИИ)американский динамизм
Инвестиции в (ИИ)американский динамизм
автор: Мэтью Дж. Санчес, венчурный научный сотрудник 2023 г. @ Alumni Ventures (Westwood Ventures), венчурный научный сотрудник BLCK VC (когорта V); Предыдущая: Республиканский венчурный партнер; Товарищ GenZScout
🚀 TL;DR — инвестирование в дальновидных основателей и компаний, занимающихся искусственным интеллектом и машинным обучением , определяющих будущее с помощью новых парадигм и поддерживающих внутренние и международные интересы...
Представляем нашу новую серию подкастов: «Beyond The Hype: AI»
Представляем нашу новую серию подкастов: «Beyond The Hype: AI»
Мы рады объявить о новой серии подкастов MMC Ventures: Вне шумихи: искусственный интеллект . Эпизод 1 уже доступен!
Мы взяли интервью у ведущих мировых технологов ИИ, предпринимателей и руководителей компаний, чтобы выйти «за рамки ажиотажа» и обсудить сегодняшнюю реальность ИИ, то, что грядет, и почему это важно.
Слушайте и подписывайтесь через сайт MMC , iTunes , SoundCloud , YouTube , Stitcher или..
Машинное обучение и большие данные в частном капитале: нужны ли сети?
Индустрия прямых инвестиций исторически полагалась на создание сетей для поиска инвестиционных возможностей. Однако преимущества использования больших данных и машинного обучения для поиска сделок привлекли внимание руководителей частных инвестиционных компаний.
Многие компании, пользующиеся домашним именем, когда-то получали финансирование от прямых инвестиций. FedEx, Intel и Cisco Systems - все это примеры, которые вы можете узнать. Без финансирования эти компании не были бы..
The House AI Accelerator: на базе самых влиятельных мировых компаний в области искусственного интеллекта
The House AI Accelerator: на базе самых влиятельных мировых компаний в области искусственного интеллекта
Позиция Беркли как отраслевого глобального центра стартапов в области искусственного интеллекта растет благодаря поддержке со стороны Databricks, OpenAI, Google Gradient Ventures, Microsoft M12 и Microsoft for Startups. В каждый стартап House AI Accelerator будет инвестировать 1 миллион долларов США.
Мы рады объявить о запуске The House AI Accelerator при поддержке OpenAI и..
Мой пейзаж по количественным фондам искусственного интеллекта и фондам DIY
Высокочастотные трейдеры больше не крутые парни. Маржа сокращается, и основные игроки, такие как Вирту и KCG, теперь объединяются , чтобы получить прибыль за счет эффекта масштаба. С другой стороны, искусственный интеллект и количественные стратегии кажутся новыми решениями головной боли альфа-поколения. Также было много новостей (шума) о хедж-фондах DIY (Do It Yourself) ( Wired , Bloomberg , а также FT ). Совсем недавно Point72 объявила , что вручила свой первый чек на сумму около 10..
Изучите входы и выходы в сфере недвижимости.
Правило «в 10 раз больше» гласит: 1) вы должны ставить перед собой цели, которые в 10 раз превышают те, которые, по вашему мнению, вы можете достичь, и 2) вы должны предпринимать действия, которые в 10 раз превышают те, которые, по вашему мнению, необходимы для достижения ваших целей. Самая большая ошибка, которую большинство людей совершают в жизни, — это не ставить перед собой достаточно высокие цели. Массовые действия — единственный способ реализовать свой истинный потенциал.
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..