Trí tuệ nhân tạo và học máy (AI/ML) đang thúc đẩy sự phát triển của nhận thức radar thế hệ tiếp theo. Tuy nhiên, Các trò chơi trong casino mô hình nhận thức dựa trên AI/ML này yêu cầu đủ dữ liệu để tìm hiểu Các trò chơi trong casino mẫu và mối quan hệ để đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu và kịch bản mới, chưa từng thấy.
Trong lĩnh vực ứng dụng radar, dữ liệu được sử dụng để đào tạo Các trò chơi trong casino mô hình này thường được thu thập từ Các trò chơi trong casino phép đo trong thế giới thực, có thể hạn chế chất lượng, số lượng và phạm vi bảo hiểm của dữ liệu. Dữ liệu tổng hợp cung cấp tiềm năng để khắc phục những hạn chế này bằng cách tăng hoặc thay thế dữ liệu trong thế giới thực bằng dữ liệu được tạo ra một cách nhân tạo bắt chước hành vi của Các trò chơi trong casino hệ thống trong thế giới thực.
Mô phỏng là một trong những công cụ mạnh nhất trong việc thu thập dữ liệu tổng hợp. Ngoài khả năng gần như sao chép và kiểm tra vô số điều kiện, mô phỏng có thể tạo ra một lượng lớn dữ liệu tổng hợp bao gồm một loạt Các trò chơi trong casino kịch bản, bao gồm Các trò chơi trong casino trường hợp hiếm, khó khăn hoặc nguy hiểm để quan sát trong thế giới thực.
185265_185520và đã được xử lý đồ họa (GPU) -unit tăng tốc để thực hiện mô phỏng trong thời gian thực. Khả năng mô phỏng cảm biến radar này có sẵn trongCảm biến AVxcelerate của Casino chơi như thế nàoadd-ons. Chúng tôi sẽ khám phá Các trò chơi trong casino khả năng cảm biến radar của ANSYS và Các trò chơi trong casino trường hợp sử dụng liên quan trong blog tiếp theo của loạt bài này, nhưng trước tiên, hãy để Lặn sâu hơn về tầm quan trọng của dữ liệu tổng hợp trong Các trò chơi trong casino ứng dụng radar.
Dữ liệu tổng hợp: khắc phục Các trò chơi trong casino thách thức, nhanh
Với mục đích đào tạo và kiểm tra Các trò chơi trong casino mô hình AI/ML, dữ liệu tổng hợp có nhiều lợi ích tiềm năng so với dữ liệu vật lý. Đầu tiên, bạn cần gắn nhãn và vệ sinh dữ liệu trong thế giới thực trước khi sử dụng nhưng điều này vốn có với dữ liệu tổng hợp và mô phỏng.
