ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು نوर्नಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮುಖ್ಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸುಂದರವಾಗಿ ಸೇರಿಸುವ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹುಟ್ಟುತ್ತದೆ. ಭೂಮುಖದ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಅಡಚಣೆಗಳಿಗೆ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾಗಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು ತಮ್ಮ ಚಲನೆವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಚಾಲನೆ ನಿರಂತರತೆ ನವೀನ ಮತ್ತು ಉತ್ತರದಾಯಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿದ್ದು, ಆದಾಯದ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಂತ್ರಾಲಿಕೆಯಿಂದ ಇರುತ್ತದೆ. ಈ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಗ್ರಾಹಕರ ನಿಷ್ಠೆ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ವಶಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಅನುಭವಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಅನುಭವವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಸುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಒಂದು ಅವಕಾಶವಾಗಿದೆ. ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪುನರ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರಿಂದ, ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಶಾಶ್ವತತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಸೇವೆಗೆ
ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಗಳು ದಾಖಲೆಗೋಸ್ಕರ ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಇತ್ತೀಚಿನ ಜಾಗತಿಕ್ ಘಟನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪರಿಸರ ಸಂಕಷ್ಟಗಳು, ಮೂಡಿನ ಹೆಡೆಮುರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಇತರ ಆಘಾತಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ಉಂಟಾದ ತೊಂದರೆಗಳು ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ದುಇರಿತವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಕೃ.ಬು.) ಎರಡು ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ನಂಬಿದ ಮಿತ್ರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಚಾಲನೆಯ ಶೀಲಕಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ
ಹಲವಾರು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾಗೂ ನಿರೀಕ್ಷಿತವೂ ಆದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಮುಖ್ಯ ಗಾಯ ಸಭ್ಯನೋತನಕ್ಕೆ ನೀವು ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆ ಗೆ ನಾಮವಾಚನ ಮಾಡಬೇಕು. ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ನಿಯಮಿತ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತರಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರಂತರಗೊಳಿಸಲು ಕಷ್ಟವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರVisibility ಪ್ರಮಾಣವು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅಳುಕಾ ಘಟ್ಟದ ಬರೀ ತೂಗಿನ ತಿಳಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಈ ನಿರVisibilityವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದೆ, ವಿವಿಧ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ನೆಟ್ವರ್ಕನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.
ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸುಧಾರಣಾ
ಕಾರ್ಮಿಕರಿಗೆ ಈ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಪ್ರಗತಿಶೀಲ ಸಾಧನಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚುಹರಿಸುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದವು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಈ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಫಲವತ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಆವಕ ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮಟ್ಟದ ಐಸ್ಕಿಲ್ಲದ ಇಂದಿನಿಂದ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ವಲಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಕೃತ ಮಾಹಿತಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಡೇಟಾ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥ mildಾಗಿ ವರ್ಣಿಸುತ್ತದೆ, ಶ್ರೇಷ್ಠದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಗಳಿಗೆ ಸೂಚಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸರಬರಾಜುಗಳು ಉತ್ತಮ ಒಂದಾಗದ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾದ್ದರಿಂದ, ಗ್ರಾಹಕರ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ ಚರ್ಚೆಗಳು
ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನ್ನು ತನ್ನ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಪೊರೇಟೆಗಳಿಂದ ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಸರಣಿಗಳು ಇರುವುದು, ಕಂಪನಿಯು ಸಮೀಖೆ ವರದಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಕೃ.ಬು. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರ್ಮಾಣಪೂರ್ಣ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಂತ್ರಾನುಸ್ಥಾನವನ್ನು ವಿಸ್ತಾರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದನಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಿಲ್ಲಲು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ದೊಡ್ಡ ಪಾನೀಯ ತ್ಯಾಜ್ಯತಂತ್ರದ ಕಡೆಗೆ ಯಾನಾಗಿತು. ಈ ಕ್ರಮವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕಾಸ್ಟ್ಸ್ನ ನಿರುತ್ಪನ್ನಾಯილವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಾವನಿಕನನ್ನು కూడా ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಬಂಧದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೂಲಕ ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಯ ಸುಧಾರಣೆ ಬದಲಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಖಚಿತಭದ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಕಂಪನಿಗಳು ಉತ್ತಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ದೀರ್ಘಕಾಲ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂದಡ್ಡಣೆಗಳಿಗೆ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಬದಲಾಯಿಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ರೂಪಣೆಯಾದೋ.
ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಗಳು ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಆರ್ಥಿಕ ಚಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಮಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲುಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ರತ್ನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ಮಿತಿಯಿಂದ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ನಡುವಿನ ಅನುಕೂಲತೆಗಳಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವಿದೆ
ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಮೋಡವಾದಾಗ, ಅವರು ಯಾವುದೇ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಆಚരിച്ചു. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸುಧಾರಣೆಯಾದಾಗ, ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದವುಗಳು ಮತ್ತು ರೈಷ್ಮಾಲಯದ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ತಿದ್ದುತ್ತವೆ.
ಊರ್ಹಾಗಿಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಭದ್ರತೆಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಪರಿವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿನ ಮೀಸಲಾಗಾದ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಕಳೆದಿದರಿಂದ ನಿರ್ಧಾರಾಂತರ ಹಣೆಗಳು ಮೇಲ್ಸಮರ್೯ಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಧ್ರುಪ್ತಿಯನ್ನು ತಿದ್ದಿಸಲು ಯಾವುದೇ ನಿಯಮಗಳಿಂದಾಗಿ, ಇದು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಯಶಸ್ಸಿನ ಖಾತ್ರಿಯಾಗಿ ತಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೇವಲ ಆಕರ್ಷಣೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೇಗೆ ನೋಡುವುದಾಗಿ ಕೀಳ್ಮಟ್ಟದ್ದು, ಹೇಗೆ ತಮ್ಮ ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸದಗಟ್ಟಲಿಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂದರಿಂದ ಅದರ ಸರಬರಾಜು ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಧೀಕರಿಸುವ ಏನು?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಕೆ.ಬು.) ಮಾನವ ಗ್ರಾಹಕತೆಗೆ ಸಾಮ್ಯವಾಗಿ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳಿಂದ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಲೋಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆದಾಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ವೆಯುಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕರುಳಿಸಲು ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯಿಂದ ಅಧೀಕೃತ ನಿಯಮಗಳು ಏನು?
ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಗಳನ್ನು ದೈನಂದಿನ ಹೊರಗೊಮ್ಮಲುಗಳಿಂದ ಅಧಿಕೃತ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ, ಅವನು ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕನ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ನಡೆಯುವ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮಾಣಾಂತರಗಳು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಪರಿವರ್ತನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮೇಲೆ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಸಹಾಯಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಏನು?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಅನುಭವವನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿದೆ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ, ಹೆಚ್ಚು ಆದಾಯ ಗ್ರಾಹಕರ ಭರವ್ಸಾ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ದಿಲ್ಲೆಯೊಳಗಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಬಳಸುವ ಉತ್ಪಾದನೆಗಳಾದರೂ?
ದಿಲ್ಲೆಯೊಳಗಿನ ಪ್ರಮಾಣಿಕೆಗಳು, ವೇಳಾತಿದ್ದಿಯ ಸಮಾರಂಭವನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನೇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಆದಾಯಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಏನು ಣಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಪದ್ಡೆ ಮಾತ್ರ ಬೆಂಬಲ?
ಏಕೆಂದರೆ ಈಗ ಸ್ತ್ರೀಯ ಹಾಗೆ ಅವರ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಗೀಡನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅವರಿಗೆ ಆನ್ಲೈನ್ ಸುಸ್ಥಿರ ಚಲನಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಸರಿಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನದಲ್ಲಿ ಏನು?
ವಿಶ್ಲೇಷ/schema ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಅಗತ್ಯವಾದ ಹಿನ್ನೆ ಜಿಲ್ಲಾ ಹೊಂದಿದ್ದಾವೇ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಹೊಂದಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಏನು?
ಭ್ರಾನನ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಭೇದಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗೆ!
ಸೆಕೆಂಡುಗರಿಗೆ ತಾರತಮ್ಯ ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕಾಗಿ ಇರುವವಾಗಿ ಸಂಘಟನೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯಿಸಿದೆ?
ಹೌದು, ಬಳಕೆ ಪ್ರತೀತಿ ಕಂಪನಿಯ ಅಂತರ್ಗತ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿಯ ಮಾಜಿ ಸದರಿ ಇದ್ದವು.