TURIN, Italie--(BUSINESS WIRE)--
Lors de l'événement annuel dédié à l'innovation et aux nouvelles technologies, a présenté la nouvelle version de , un cadre de travail d'intelligence artificielle générative pour la gestion de bases de connaissances hétérogènes. Cette nouvelle version intègre une nouvelle approche de l'analyse et de la modélisation des bases de connaissances utilisées pour créer et spécialiser les modèles conversationnels basés sur l'intelligence artificielle générative.
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MLFRAME Reply intègre une nouvelle approche d'analyse et de modélisation des bases de connaissances pour créer et spécialiser des modèles conversationnels (Photo: Reply)
Cette nouvelle approche de gestion des connaissances permet notamment de développer des modèles conversationnels plus avancés, capables de soutenir des conversations complexes et de reconnaître les relations entre concepts similaires dans la base de connaissances, sans nécessiter une formation spécifique sur ces connexions.
De plus, l'application de MLFRAME Reply à la modélisation de la base de connaissances permet d'obtenir en très peu de temps une représentation conceptuelle d'un domaine de connaissances spécifique, améliorant considérablement l'organisation et l'analyse de grands volumes de données hétérogènes et souvent inintelligibles. L'utilisation de modèles de graphes permet non seulement de définir la structure des informations en mettant en évidence les nœuds principaux et les relations, rendant l'analyse plus efficace, mais aussi d'automatiser la cartographie des sujets principaux, réduisant ainsi le besoin d'interventions manuelles pour le nettoyage et la révision des données pour la formation des algorithmes qui sous-tendent les modèles conversationnels.
MLFRAME Reply, conceptualisé et développé par - spécialisé dans les services et solutions d'intelligence artificielle - applique une méthodologie propriétaire sur les principales technologies de l'IA pour l'analyse des bases de données, la formation des algorithmes et la validation des résultats, afin de créer rapidement des modèles conversationnels génératifs applicables à des domaines de connaissances d'entreprise spécifiques. Grâce à MLFRAME Reply, il est donc possible d'activer la composante « intelligence artificielle » qui est à la base de la nouvelle génération de systèmes d'interaction « human-like », tels que les assistants numériques ou les humains numériques.
MLFRAME Reply, grâce aux dernières fonctionnalités introduites, offre un soutien encore plus complet dans toutes les phases de développement et de formation des systèmes conversationnels : de la création d'une base de connaissances solide dans un domaine de connaissance, à l'introduction des modèles, jusqu'à la formation et l'optimisation ultérieure des algorithmes en utilisant les techniques les plus adaptées au niveau de complexité requis par chaque cas d'utilisation.
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Reply
Reply [EXM, STAR : REY] est spécialisée dans la conception et la mise en œuvre de solutions basées sur les nouveaux canaux de communication et les médias numériques. En tant que réseau d'entreprises hautement spécialisées, Reply définit et développe des modèles commerciaux rendus possibles par les nouveaux modèles d'IA, de big data, de cloud computing, de médias numériques et d'internet des objets. Reply fournit des services de conseil, d'intégration de systèmes et des services numériques aux organisations des secteurs des télécommunications et des médias, de l'industrie et des services, de la banque et de l'assurance, ainsi que du secteur public.
Machine Learning Reply
Machine Learning Reply est l'entreprise du groupe Reply spécialisée dans la fourniture de services et solutions en intelligence artificielle pour guider ses clients vers la numérisation, les aidant à devenir plus compétitifs et axés sur les données grâce à l'analyse intelligente, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Dotée d'expertise en apprentissage profond, vision par ordinateur, PNL et modélisation prédictive, l'entreprise aide ses clients à renforcer leur activité en leur fournissant des équipes de développement dédiées hautement expérimentées.
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