Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย Intelligent Automation Radio and Guy Nadivi เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Intelligent Automation Radio and Guy Nadivi หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

William Falcon - Founder and CEO of Grid.ai

19:36
 
แบ่งปัน
 

ซีรีส์ที่ถูกเก็บถาวร ("ฟีดที่ไม่ได้ใช้งาน" status)

When? This feed was archived on August 08, 2023 13:27 (9M ago). Last successful fetch was on August 01, 2022 11:17 (1+ y ago)

Why? ฟีดที่ไม่ได้ใช้งาน status. เซิร์ฟเวอร์ของเราไม่สามารถดึงฟีดพอดคาสท์ที่ใช้งานได้สักระยะหนึ่ง

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 291259765 series 2433401
เนื้อหาจัดทำโดย Intelligent Automation Radio and Guy Nadivi เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Intelligent Automation Radio and Guy Nadivi หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

Failing fast is one of Agile development’s conceptual pillars. Embracing the principle of failing fast leads to lower cost of failure, accelerated learning, and innovation-driven organizational culture. In the AI & machine learning world however, where testing & fast failing of models is heavily dependent on access to computing power, these desirable benefits are often out of reach. If your employer is computationally affluent like Facebook or Google, your machine learning models enjoy the best environment to fail fast & get rapidly fine-tuned towards a minimum viable product. If your employer doesn’t have those resources, then not so much.

William Falcon wants to remedy that inequality with a Training-at-Scale system that compresses research & testing from months into days. Expediting that process not only gets machine learning models into production faster, but can also accelerate an organization’s journey towards digital transformation. We talk with William about how his startup Grid.ai will provide this “superpower” and how doing so can provide enterprises with a competitive advantage.

  continue reading

78 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 

ซีรีส์ที่ถูกเก็บถาวร ("ฟีดที่ไม่ได้ใช้งาน" status)

When? This feed was archived on August 08, 2023 13:27 (9M ago). Last successful fetch was on August 01, 2022 11:17 (1+ y ago)

Why? ฟีดที่ไม่ได้ใช้งาน status. เซิร์ฟเวอร์ของเราไม่สามารถดึงฟีดพอดคาสท์ที่ใช้งานได้สักระยะหนึ่ง

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 291259765 series 2433401
เนื้อหาจัดทำโดย Intelligent Automation Radio and Guy Nadivi เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Intelligent Automation Radio and Guy Nadivi หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

Failing fast is one of Agile development’s conceptual pillars. Embracing the principle of failing fast leads to lower cost of failure, accelerated learning, and innovation-driven organizational culture. In the AI & machine learning world however, where testing & fast failing of models is heavily dependent on access to computing power, these desirable benefits are often out of reach. If your employer is computationally affluent like Facebook or Google, your machine learning models enjoy the best environment to fail fast & get rapidly fine-tuned towards a minimum viable product. If your employer doesn’t have those resources, then not so much.

William Falcon wants to remedy that inequality with a Training-at-Scale system that compresses research & testing from months into days. Expediting that process not only gets machine learning models into production faster, but can also accelerate an organization’s journey towards digital transformation. We talk with William about how his startup Grid.ai will provide this “superpower” and how doing so can provide enterprises with a competitive advantage.

  continue reading

78 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน