Dattaraj Rao, Chief Data Scientist, Persistent Systems Dattaraj Rao Chief Data Scientist, Persistent Systems

Dattaraj Rao, Persistent Systems'da Baş Veri Bilimcisi, “Keras to Kubernetes: The Journey of a Machine Learning Model to Production” kitabının yazarıdır. Persistent Systems'da Dattaraj, Bilgisayar Görme, Doğal Dil Anlama, Olasılıksal programlama, Peşin Öğrenme, Açıklanabilir AI vb. gibi son teknoloji algoritmalarını araştıran ve Sağlık, Bankacılık ve Endüstriyel alanlarda uygulanabilirliğini gösteren AI Araştırma Laboratuvarını yönetmektedir. Dattaraj'ın Makine Öğrenimi ve Bilgisayar Görme alanında 11 patenti bulunmaktadır.

Son makaleler

Düşünce Liderleri 7 Eylül 2023

Olanaklar ve Zorluklar için LLM Ajanlarını Çözmek ve Jeneratif AI

Jeneratif AI uygulamalarında büyük dil modelleri (LLM) ile çalışan bir ilerleme görüyoruz. Bu,.prompt’lardan retrieval augmented generation (RAG) ve ajanlara kadar uzanıyor. Ajanlar, endüstri ve araştırma çevrelerinde...
Düşünce Liderleri 16 Ağustos 2023

Büyük Dil Modellerini (LLM) Gerçek Dünya İş Uygulamalarına Taşımak

Büyük dil modelleri her yerde. Her müşteri konuşması veya VC sunumu, LLM teknolojisinin ne kadar hazır olduğu ve gelecekteki uygulamaları nasıl sürdüreceği hakkında sorular içerir. Bunlara...
Düşünce Liderleri 30 Haziran 2023

Büyük Dil Modelleri (LLM) Geleceğin Uygulamalarını Nasıl Güçlendirecek

Yaratıcı AI ve özellikle dil-flavörü – ChatGPT her yerde. Büyük Dil Modeli (LLM) teknolojisi, gelecekteki uygulamaların geliştirilmesinde önemli bir rol oynayacak. LLM’ler, geniş çaplı ön eğitime...
Düşünce Liderleri 24 Şubat 2023

Büyük Dil Modellerinde Eski Olan Gerçekler Nasıl Taze Tutulur?

Büyük Dil Modelleri (LLM) gibi GPT3, ChatGPT ve BARD günümüzde herkesin konuştuğu konular. Bu araçların toplum için iyi veya kötü olup olmadığı ve AI geleceği için...
Düşünce Liderleri 7 Mart 2022

Makine Öğrenimi İçin İnsan Veri Hazırlama Kaynak Yoğundur: Bu İki Yaklaşım Maliyetleri Azaltmak İçin Kritiktir

By: Dattaraj Rao, Baş Veri Bilimcisi, Persistent SystemsHerhangi bir sistem gibi, veri girişlerine bağlı olan Makine Öğrenimi (ML), “çöp içe, çöp dışarı” aksiyomuna tabidir. Temiz ve...
Etik 18 Kasım 2020

5 Temel Sürdürülebilir AI Sürümleri

Yeni dijital ekonomide üretilen verilerin okyanuslarını işlemek için AI/ML sistemlerinde ezici bir büyüme görüyoruz. Ancak bu büyümeyle birlikte, AI’nin etik ve yasal etkilerini ciddiye almak gerekiyor.Aİ...

Unite.AI

Dattaraj Rao, Chief Data Scientist, Persistent Systems Dattaraj Rao Chief Data Scientist, Persistent Systems

Son makaleler

Olanaklar ve Zorluklar için LLM Ajanlarını Çözmek ve Jeneratif AI

Büyük Dil Modellerini (LLM) Gerçek Dünya İş Uygulamalarına Taşımak

Büyük Dil Modelleri (LLM) Geleceğin Uygulamalarını Nasıl Güçlendirecek

Büyük Dil Modellerinde Eski Olan Gerçekler Nasıl Taze Tutulur?

Makine Öğrenimi İçin İnsan Veri Hazırlama Kaynak Yoğundur: Bu İki Yaklaşım Maliyetleri Azaltmak İçin Kritiktir

5 Temel Sürdürülebilir AI Sürümleri