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万事达卡总裁兼首席技术官Ed McLaughlin分享了公司如何利用尖端技术和AI驱动转型，从传统的塑料信用卡提供商转变为数字支付领域的领导者。
AI营销技术正在迅速变革营销领域，通过自然语言处理（NLP）、合成数据生成（SDG）等关键技术，企业能够更好地优化客户互动和个性化旅程，降低客户获取成本，提升客户生命周期价值，这些技术还支持通过生成相似模型、优化定价策略等方式提升数据的使用效率。
AI真的能与人类数据科学家竞争吗？OpenAI的新基准对其进行了测试
OpenAI推出MLE-bench工具，旨在评估AI在机器学习工程中的能力。通过对Kaggle平台上的75个数据科学竞赛进行挑战，MLE-bench不仅测试AI的计算能力，还考察其在复杂任务中的规划、故障排除和创新能力。
尽管AI和机器学习在各行业带来了巨大的变革潜力，但它们也存在风险。近年来，一系列高调的AI失误显示了算法出错可能带来的严重后果，从麦当劳AI点餐失败到微软聊天机器人发布种族主义推文，再到亚马逊的招聘工具歧视女性候选人。
随着AI和机器学习模型在各行业的广泛应用，企业面临的对抗性攻击威胁正日益增加，这些攻击形式多样，包括数据投毒、模型窃取和规避攻击，尤其对医疗和金融等敏感领域构成严重风险。
人工智能和机器学习可以帮助企业确定如何重新设计现有的数据中心，使其不那么僵化和孤立，从而使其更可靠。
哪些技术趋势在2024年对公司最重要？麦肯锡技术委员会的新分析突出了先进技术的采用、发展及其对行业的影响。
供应链管理正面临日益复杂的挑战，特别是在AI和机器学习的引入下。
在CIO Nate Melby的领导下，中西部公用事业公司Dairyland已成为早期采用机器学习和大型语言模型的先行者，为其成员提供安全、可靠、经济的电力。
从拥抱AI到现代化基础设施，IT领导者正更加关注关键的业务差异化、风险缓解、新兴问题，以及转变IT以加速变革。
在本文中，以PAM公司为例，采用端到端的方法，从业务能力矩阵出发，逐步确定业务、应用、数据和技术解决方案，通过这个例子，阐述了如何规避以上问题的有效方法，以及如何通过架构的演进方法来持续关注和采用最新的AI技术。
模型训练：优化人工智能和机器学习，完善DevOps工具的使用
据说法餐的秘诀在于黄油、黄油、更多的黄油。同样，对于DevOps而言，成功的三大秘诀是自动化、自动化、更高程度的自动化，而这一切归根结底都在于构建能够更快速地不断发布新版软件的流程。
Meta和Twitter人工智能和机器学习部门的裁员意味着什么
Meta公和Twitter这两家公司的裁员举动具有重要的代表意义，因为它们标志着即使是最热门的人工智能和机器学习的行业格局也在发生变化，同时也意味着大型科技公司和业务团队在应对自己负责任的人工智能工作方面的反思。
无人机承包商正在见证空中机器人在如何收集、捕获、组织、处理和存储大量数据方面的发展。从本质上说，大数据已经走出了云端，进入了天空。
戴尔自动机器学习解决方案 有效简化和加快AI的开发时间。
从预算问题到购买面临的挑战，数据项目往往从一开始实施就面临很多障碍。人们需要了解如何克服这些障碍，成功完成项目。企业在寻求利用其信息资源来获得竞争优势时面临着一些挑战。
预计到2023年，大数据的市场规模将增长到770亿美元。企业对数据科学家的需求呈指数级增长，许多人预测，在未来五年内，这将是最受欢迎的职业。本文介绍了2023年的一些大数据趋势。
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