Der neue Standard
in Keine Datenanalyse:
die erweiterte menschliche Intelligenz
VerwendenIhr Know-howUndkeine Datenum Ihr Ziel zu erreichen: eine vollständige Sicht auf den Entscheidungsraum
Vertrauen Sie auf das Know-how Ihres Teams/Ihrer Experten:
Fragen Sie nach Augmented Human Intelligence, der vollständig erklärbaren KI!
Künstliche Intelligenz ist bei unkritischen Entscheidungen nützlich und wenn Daten verfügbar sind.
Wenn nicht oder in einer kritischen Entscheidung, sich für den Lebens- oder Unternehmenserfolg einzusetzen, ist eine nicht erklärbare KI ein riskanter Weg zum Erfolg.
Warum ist Augmented Human Intelligence die fehlende Wertschöpfungskette in der Künstlichen Intelligenz?
Echte Künstliche Intelligenz gibt es nichtDatenwissenschaftler manipulieren immer noch Daten, um das Lernen von KI-Netzwerken zu erleichtern ...KI ist heute also ein wenig menschlich und sehr lernend.Dieser Ansatz führt dazu, Dinge zu demonstrieren, die der Mensch bereits sehr gut kennt, wie zum Beispiel die Schwerkraft!
Luc JULIA, Ingenieur und Informatiker
Künstliche Intelligenz braucht DatenbankenUm zu lernen, wie der Mensch denkt, sind viele konsistente Daten erforderlich.
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Augmented Human Intelligence (AHI) ist die fehlende Wertschöpfungskette im modernen KI-Ansatz.
AHI führt dazu, dass Sie das Know-how Ihres Teams und Ihrer Experten nutzen, um es in großem Umfang wiederzuverwendenund bei Bedarf in die reguläre KI zu integrieren, was zu einer verbesserten KI-Effizienz führt.
Darüber hinaus ist AHI dasDies ist nur möglich, solange keine Daten vorhanden sind: insbesondere neue Technologien, innovative Lösungen oder schwache Datenbanken.
Augmented Human Intelligence ist nicht nur einfach zu nutzen. Es ist auch eine kostengünstige Lösung
Das Know-how von Experten zu nutzen ist so einfach wie das Ausfüllen einer Excel-Datei in natürlicher Sprache.
Das menschliche Gehirn ist nicht in der Lage, komplexe Dinge zu tun. Seine effiziente Arbeitsweise wird durch eine Reihe einfacher Operationen erreicht.
Augmented Human Intelligence zielt darauf abMachen Sie Schritt für Schritt alle Gehirnmuster großwie zum Beispiel:
„Gesamtkosten von Ownership = CAPEX + OPEX“.
Dann versteht die Software, dass ein Kompromiss zwischen diesen Parametern optimiert werden muss.
Dank des Kernalgorithmus von Geeglee erfordert die Lösung keine GPU-Lösung, was zu einer kostenintensiven Hardware-Anschaffung komplexer Systeme führt.
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