田纳西州纳什维尔，了解人类沟通和行为的人工智能处理方案的全球领导者数字推理今天宣告了一项打破性的，正在申请专利的研讨，该研讨运用先进的智能技能使客户能够用英语练习模型，并立行将学习内容转换为许多其他言语。
国际闻名的AI专家Andrew Ng在2016年的神经信息处理体系（NIPS）会议上与很多听众攀谈时表明，“在有监督的学习之后，搬运学习将是机器的下一个驱动力学习商业成功。”
Uday Kamath博士说：“我很快乐地宣告，经过两年的重复研讨，数字推理的运用机器学习研讨小组已经在搬运学习范畴取得了重大打破，并将很快将这一技能推向商场。” ，数字推理首席剖析师。“与Wael Emara博士协作，咱们将AI和深度学习范畴的前沿研讨相结合，以处理最扎手的职业问题之一。”
数字推理与许多全球最大的银行协作，剖析其所有电子通讯，以便他们辨认或许导致其组织遭到监管或名誉危险的任何不妥行为。从历史上看，必须在许多不同区域办理战略的银行发现，跨低资源言语树立自然言语处理（NLP）模型是贵重，简单犯错且耗时的。
Kamath说：“跟着咱们布置这些最新的AI打破，咱们将极大地前进客户的才能，以有用地跨言语运用机器学习，并进一步扩展咱们的机器教育渠道的价值。”“这是一项创始性的作业，能够改动行为监控职业和许多其他职业。咱们很侥幸与国际上许多最大的银行一同推进职业向前开展。”
数字推理一向与职业专家协作，以验证和完善他们的运用研讨。职业领导者和瑞银（UBS）前全球监控，监督与操控负责人史蒂夫·利弗莫尔（Steve Livermore）对运用机器学习研讨小组的作业进行了回忆，并指出：“我不能夸张这一开展的重要性。高质量警报是有用监督的要害，并且能够以各种言语快速构建新模型，不仅以一起的办法扩展了掩盖规划，并且还能够一起节约实际本钱。”
一家大型全球金融组织的一位高管在展现多言语形式的前进时说：“我信赖一旦呈现，银行将不得不向监管组织解说为什么不运用它，而不是为什么运用它。”
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