طی چند سال اخیر مدلهای هوش مصنوعی توسعه بسیاری پیدا کرده اند و در بسیاری از تصمیم گیری ها همراه ما هستند. از اینکه چه تبلیغی در هنگام وب گردی مشاهده کنیم، اینکه چه کالایی در فروشگاه آنلاین به ما نمایش داده شود تا اینکه حد اعتباری ما در بانک چقدر است و چقدر باید حق بیمه پرداخت کنیم. هر چقدر مدلها پیشرفته تر می شوند شیوه عملکرد آنها پیچیده تر می شود و کم کم به جعبه سیاه (Black Box) تصمیم گیری تبدیل می شوند که داده را دریافت و نتایج را اعلام می کنند. تا اینجای کار خیلی هیجان انگیز به نظر می رسد. اما فرض کنید در برابر هوش مصنوعی هستیم که میزان احتمال یک بیماری را اعلام می کند. اگر دلیل این تصمیمات مشخص نباشد، چگونه می‌توان به سیستم اعتماد کرد یا در صورت بروز اشتباه، آن را اصلاح نمود؟ هدف از هوش مصنوعی تفسیر پذیر، ایجاد مدلهایی است که دلایل تصمیم‌گیری آنها برای انسان قابل درک باشد. این شفافیت نه‌تنها اعتماد کاربران را جلب می‌کند، بلکه شناسایی خطاها، کشف سوگیری‌های پنهان و رعایت مقررات حقوقی را نیز تسهیل می‌کند. به‌ویژه در حوزه‌هایی چون پزشکی، حقوق، حمل‌ونقل و مالی، نبود تفسیرپذیری می‌تواند پیامدهای فاجعه‌باری به‌دنبال داشته باشد. برای تفسیر پذیر کردن هوش مصنوعی ابزارهای بسیار جالبی تولید شده است که در پست های آتی معرفی می شود.
طی چند سال اخیر مدلهای هوش مصنوعی توسعه بسیاری پیدا کرده اند و در بسیاری از تصمیم گیری ها همراه ما هستند. از اینکه چه تبلیغی در هنگام وب گردی مشاهده کنیم، اینکه چه کالایی در فروشگاه آنلاین به ما نمایش داده شود تا اینکه حد اعتباری ما در بانک چقدر است و چقدر باید حق بیمه پرداخت کنیم. هر چقدر مدلها پیشرفته تر می شوند شیوه عملکرد آنها پیچیده تر می شود و کم کم به جعبه سیاه (Black Box) تصمیم گیری تبدیل می شوند که داده را دریافت و نتایج را اعلام می کنند. تا اینجای کار خیلی هیجان انگیز به نظر می رسد. اما فرض کنید در برابر هوش مصنوعی هستیم که میزان احتمال یک بیماری را اعلام می کند. اگر دلیل این تصمیمات مشخص نباشد، چگونه می‌توان به سیستم اعتماد کرد یا در صورت بروز اشتباه، آن را اصلاح نمود؟ هدف از هوش مصنوعی تفسیر پذیر، ایجاد مدلهایی است که دلایل تصمیم‌گیری آنها برای انسان قابل درک باشد. این شفافیت نه‌تنها اعتماد کاربران را جلب می‌کند، بلکه شناسایی خطاها، کشف سوگیری‌های پنهان و رعایت مقررات حقوقی را نیز تسهیل می‌کند. به‌ویژه در حوزه‌هایی چون پزشکی، حقوق، حمل‌ونقل و مالی، نبود تفسیرپذیری می‌تواند پیامدهای فاجعه‌باری به‌دنبال داشته باشد. برای تفسیر پذیر کردن هوش مصنوعی ابزارهای بسیار جالبی تولید شده است که در پست های آتی معرفی می شود.
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks
A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year.
A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.
