 |
ИИ стартап и избыточное давление инвесторов и клерков на человеческий интеллект
Всем интересно, откуда столько сомнений и критики у инвесторов и клерков в 2024 годупри построении моделей искусственного интеллекта на базе самообучаемых нейросетей.
Возможно, Python: TensorFlow, Keras, PyTorch и Theano, C++: TensorFlow и Caffe, Java и Deeplearning4j и DL4J, MATLAB с Neural Network Toolbox,
Julia Flux и Knet использовать готовые решения, но проектировщик был прав, но на его мозг давили, с целью экономии, но природа испытала его гипотезу в щадящем режиме хаоса.
То есть, даже самую стройную теорию безопасности статичных нагрузок и комбинаторики, можно описать как экстраординарную катастрофу супер динамичной нагрузку нейросети.
Достаточно сопоставить нейросетями БОЛЬШЕ информации о происходящем событии и очистить сигналы от белого шума, всё кажется такой простой программой анализа данных. Сервис прогнозов лотерей на основе искусственного интеллекта, это не проста бесплатная прога для лотерей нострадамус, а искусственный интеллект который комирует участки мозга человека чтобы прогнозировать сложные, но денежные события.
Столото и искусственный интеллект взаимодействуют мирным способом и изучают стратегии выживания разных видов информации.
Нейросеть пытается подобрать числа для лотереи, а искусственный интелелкт подбирает комбинации и время тираж наиболее прогнозирыемых событий. Это очень сложно и интересно.
Задача ИИ стартапа найти маркеры в сотни йоттабайт, Задача найти маркеры в сотне йоттабайт (10 в 24степени) извлечённые из пошлого и текущего события, которые приведут к столь необычному событию.
Притом, что человеческий мозг оперирует задачей обработки массива данных из 10,5 в 145 нулями. Симбиоз машины AI / нейросетей искусственного интеллекта и человеческого интеллекта создаёт искусство интеллектов, что забавно и полезно для выживания.
|
| |
Случайность, событий, фатум, которые предвидят нейросетевые программы и ИИ для прогнозирования событий.
Итог в том, что искусственный интеллект обычно обучают на стабильные результаты, в каждом тираже распознавание закономерностей, убирая всплески и просадки результатов комбинаций лотерей, какбы просто и понтно но в этом кроется тень научного фаршизма который обосновывает иничтоженеи неправильных класстеров за тим тянится кровавый след реальных событий в истории человечества.
НО, сама жизнь, точнее выживание человека и его интеллекта построено наего умении распознавать и преодолевать аномалии.
Обучив ИИ AI аномальному мышлению можно получить, единичный, но достоверный прогноз для разрушения чужой модели ИИ, будь то, поведение ГЧС в лотереи или миллионы сайтов, SEO которое стремятся выталкать в топ по поисковому запросу: ИИ стартап и #искусственный #интеллект.
|
| |
Обычно для этого используют принцип Монте-Карло, дерево решений и само обучаемые нейросети. То есть, анализ и послойная фиксации пазлов, чтобы увидеть всю картину события.
Это приводит игроков синдиката в обычный брут-форс, где опыт эксперимента оплачивается огромным массивом ставок прошлого опыта. Также поступают компании, которые повторяют сезонный тренд при планировании продаж, хотя поведенческих факторов в маркетинговой стратегии значительно больше, чем в сбытовой модели.
Люди, то эмоциональные покупатели и покупают экзальтированные ощущения и решения своих проблем, а не денежные знаки, которые отражаются у организаторов лотереи в 1С, R3, а нейросети на этих платформах Oracle Python: TensorFlow, Keras, PyTorch и Theano, C++: TensorFlow и Caffe, Java и Deeplearning4j и DL4J, MATLAB с Neural Network Toolbox, Julia Flux и Knet успешно вышибают мозги людишкам.
Надежда на удачу вместо программирования логики события
Конечно, есть эксперты в прогнозировании лотерей: кулебяка, сострадание, нейрострон, лотосуп, loto-sup, лотопрогноз, nathoncharova, epicureka, upad, гороскопы хабр, чуйка, вещие сны, советы гадалок, онлайн сервис по прогнозированию лотерей, группы в VK, FB, обучающие мотивации на ютубе. Такаябыстрая возможность познания истинны под названием интеллект.
Кажется, что программы ИИ для оценки рисков скрывается всего по нескольким маркерами
Анатилику кажется, что нейросети и программы оценки рисков, скрывается всего по нескольким важными маркерам.
Рассмотрим пример работы зрительного интеллекта и искусственного сверхточного интеллекта
Конечно, есть продвинутые свёрточные системы угла, которые легко распознают изображения без присвоения маркеров. Вы, как и они без труда узнали фрагмент капчу угла, на которой изображён “я не хобот”.
Ах да, пока вам не хватает полной картины, чтобы оценить событие и мозг посылает сигнал, чтобы глаза сместились для оценки следующего слоя изображения . В нейросетевом протоколе алгоритмы свертывания начинают развертывать следующий пласта информации. Вуаля, у вас программная катастрофа с минимальным брутт форсом / грубой силой. |
