oo世界が目標を定義し、一緒に追求するためのグローバルな金融シンクタンク。ログインしてください。tree)で注文を作成する場合にも役立ちます。ログインしてください。@2:61現在、データセットのインポート中に、データセットの使用を開始し、次のようにソースのカテゴリを自動生成します。Serverを参照してください。ログインしてください。ログインしてください。@0:08考慮すべきことがもっとあります。現在、特定の質問に答えるために特定のモデルをディープラーニングしている企業があります。アイデンティティおよび顔認識モデル、気象モデルなど、およびこれらの特定のモデルは、意思決定を行うための統合意思決定システムによってリソースとして使用されています。したがって、ネットワークプロトコルを次々に構築しながら抽象化レイヤーを作成したのと同じように(たとえば、OSIモデルのレイヤー)、実際には深い標準を作成できます。学習したモデルは、複数の標準化されたAIモデルを組み合わせて、ゼロからソーシャルAIを構築します。機械学習モデルをバージョン管理および標準化することで、これらのモデルの品質とブラインドスポットの指定に取り組み、自信を持ってバージョン管理し、段階的に改善し、派生アプリケーションで使用できるようになります。「マンガ」という概念の定義が辞書ではなく、マンガGANのようなANNによって定義され、ISO標準のようなものになると想像してみてください。Google翻訳のように、多くのAIシステムはすでにバージョン管理されており、それらのプロパティは既知です。それで、私たちがAIモデルを構築し、標準化する多くの概念と複雑な現象について考えてください。このコメントは、AIモデルのISO標準化のアイデアについての別の投稿に値します。ログインしてください。/)、私はよりコンパクトで使いやすい、より高いレベルの分類システムを思いついた。これはシステムの概念を中心に展開し、「100:リソース」、「200:カテゴリ」、「300:システム」、「400:メソッド」、「500:操作」の5つのクラスの概念のみを含みます。詳細はV2(「ネットワークリソースボキャブラリー」)にあります。現在、クロールされたすべてのデータを整理するために使用しています。HTTPステータスコードを使用してHTTP応答を分類する方法も同様のパターンに従います。ここでのこれらのスーパーカテゴリは、そのネットワークリソースの語彙を拡張するために使用できます。他の人がすでに行っているのと同じようなことはあるのでしょうか。ログインしてください。