ჯეკ დორსიმ Block-ის თანამშრომელთა რაოდენობა განახევრა — და ამბობს, რომ თქვენი კომპანია შემდეგი იქნება
ჯეკ დორსის მიერ დაფუძნებულმა გადახდების კომპანია Block-მა 4000-ზე მეტი თანამშრომელი გაათავისუფლა, რაც მისი გლობალური სამუშაო ძალის თითქმის ნახევარია. დორსიმ შემცირებები პროაქტიულ, ხელოვნური ინტელექტით განპირობებულ ნაბიჯად შეაფასა, რაც ემთხვევა სხვა მსხვილი ტექნოლოგიური კომპანიების, მაგალითად, ელონ მასკის Twitter-ის მიერ განხორციელებულ ცვლილებებს, და განაცხადა, რომ მრავალი კომპანია ამ მაგალითს მიჰყვება.
ხელოვნური ინტელექტის საინფორმაციო აპლიკაცია Particle პოდკასტების სიახლეებსაც გააშუქებს „Podcast Clips“ ფუნქციით
Twitter-ის ყოფილი ინჟინრების მიერ შექმნილმა ხელოვნური ინტელექტის საინფორმაციო აპლიკაცია Particle-მა დანერგა ფუნქცია „Podcast Clips“, რომელიც პოდკასტებიდან ყველაზე საინტერესო მომენტებს იპყრობს და ვებ სიახლეებთან ერთად წარმოადგენს. ეს მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, სრულად მოსმენის გარეშე გაეცნონ პოდკასტების განხილვებს, რაც ასახავს პოდკასტების მზარდ როლს საინფორმაციო ეკოსისტემაში. აპლიკაციას ასევე აქვს პრემიუმ ფუნქციები და განახლებული Android ვერსია.
Twitter-ზე სენტიმენტების ანალიზი: დამწყებთათვის სრული გზამკვლევი
ეს გზამკვლევი მოიცავს ყველაფერს, რაც უნდა ისწავლოთ Twitter-ზე სენტიმენტების ანალიზის დასაწყებად, როგორც პროგრამისტებისთვის, ასევე არაპროგრამისტებისთვის. თქვენ გაეცნობით Inference API-ის გამოყენებას კოდის რამდენიმე ხაზით ან Zapier-ის, უ-კოდო ხელსაწყოს მეშვეობით, ტვიტების შესაგროვებლად, გასაანალიზებლად და შედეგების Google Sheets-ში გასაგზავნად. ისწავლეთ, როგორ გამოიყენოთ მანქანური სწავლება ბრენდის მონიტორინგისთვის და მომხმარებლის უკუკავშირის გასაანალიზებლად.
Twitter-ზე სენტიმენტების ანალიზი: სრული გზამკვლევი
ეს გზამკვლევი წარმოგიდგენთ Twitter-ზე სენტიმენტების ანალიზის ყოვლისმომცველ, ნაბიჯ-ნაბიჯ პროცესს, რომელიც განკუთვნილია როგორც პროგრამისტებისთვის, ასევე არაპროგრამისტებისთვის. ის განმარტავს სენტიმენტების ანალიზის არსს, მის მნიშვნელობას ბიზნესისთვის და გვიჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება ისეთი ხელსაწყოების გამოყენება, როგორიცაა Inference API, Zapier და Python-ის ბიბლიოთეკები, რათა ტვიტებიდან ღირებული ინფორმაცია მოვიპოვოთ, მომხმარებელთა უკუკავშირი აღმოვაჩინოთ და ბრენდის ხსენებებს რეალურ დროში დავაკვირდეთ.