Saturs
- Paātrināta mācīšanās
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- AI Tagad, ne vēlāk
Avots: Weerapat1003 / Dreamstime.com
Izņemšana:
Divas no tehnoloģijām lielākajām tendencēm - mašīnmācīšanās un mākonis - apvienojas, un tas noteikti rada zināmus jauninājumus (un zināmus traucējumus) uzņēmumā.
Liela daļa mākoņa īsās vēstures ir raksturota sacīkstēs nodrošināt lielapjoma aprēķinu un uzglabāšanas pakalpojumus par zemāko cenu. Tika domāts, ka tad, kad uzņēmums pierod pie mākoņa kā lētākas alternatīvas tradicionālajai datu infrastruktūrai, tad tas būs ceļš uz specializētu pakalpojumu patēriņu, kas rada lielākus ieņēmumus.
Domājot par jauno gadu, šķiet, ka šī stratēģija atmaksājas labāk, nekā vairums cilvēku bija gaidījuši. Uzņēmums ne tikai arvien vairāk vēlas pārcelt kritisko darba slodzi uz mākoni, bet arī meklē iespēju izmantot arvien daudzveidīgāku viedo un izziņas pakalpojumu portfeli, kas vienkārši neeksistē nekur, bet gan mākonim šobrīd.
Paātrināta mācīšanās
Kā piemēru var minēt Amazon P3 gadījumus, kurus uzņēmums nesen ir modernizējis ar jauno Nvidia Volta GPU. Kā norāda HPC Wire, Amazon apiet pašreizējo Pascal paātrinātāju līniju par labu Volta 100, kas piedāvā 12 reizes lielāku Pascal caurlaidspēju tādām lietojumprogrammām kā dziļas apmācības apmācība un secinājumi. Katru P3 gadījumu tagad atbalsta Intel Xeon E5 un līdz astoņiem V100, kas katrs nodrošina vairāk nekā 5000 CUDA serdeņus un 640 Tensor serdeņus, lai nodrošinātu augšupielādi par 125 teraflops un jauktas precizitātes veiktspēju. P3 gadījumi pašlaik ir pieejami ASV austrumu un rietumu reģionos, kā arī ES un Āzijas Klusā okeāna reģionos, pērkot pēc pieprasījuma vai rezervējot vai veicot tūlītēju cenu noteikšanu.
Tikmēr Google pārvērš savu AI veiklību uz pielāgotiem risinājumiem galvenajās nozares vertikālēs, piemēram, veselības aprūpē. Uzņēmums veido dziļas saites ar galvenajiem lietojumprogrammu izstrādātājiem, kaut arī tā Launchpad Studio mašīnu apguves platforma cenšas attīstīt jaunizveidotos uzņēmumus, kuriem ir potenciāls ievērojami uzlabot vai pārtraukt, atkarībā no jūsu viedokļa, izveidotos biznesa procesus. Starp pirmajiem dalībniekiem ir Augmedix, kas izmanto Google Glass platformu, lai automatizētu recepšu apstrādi, un BrainQ, kas izmanto neironu tīklus un mašīnu mācīšanos, lai pielāgotu smadzeņu un mugurkaula traumu ārstēšanu. Citos projektos ietilpst jauninājumi valkājamā plug-and-play tehnoloģijā un uzlabotas datora redzes iespējas, kas var palīdzēt pētniekiem izprast infekcijas biomehāniku. (Iegūstiet mašīnu apguves pamatus mašīnmācībā 101.)
Tādam uzņēmumam kā Microsoft, kam ir liela klātbūtne gan mākonī, gan datu centrā, AI ir efektīvs rīks, kas palīdz klientiem maksimāli izmantot hibrīdo infrastruktūru. EWeek ziņo, ka uzņēmums ir pievienojis AI iespējas SQL Server 2017 platformai kopā ar Linux atbalstu un DevOps draudzīgiem lietojumprogrammu un konteineru rīkiem. Tajā pašā laikā debeszils mākonis ir pieejams, lai uzņemtos liela mēroga darba slodzes, kuras ģenerālmenedžeris Džons Širapurats sauc par “datu plus AI” stratēģiju. Mērķis ir piesaistīt tādus pakalpojumus kā Azure Machine Learning, lai atbalstītu Hadoop un citas lielas datu slodzes, lai ļautu uzņēmumam ātri palielināt IoT un digitālās pārveidošanas stratēģijas infrastruktūrā, kuru viņi uzskata par vispiemērotāko viņu vajadzībām. (Uzziniet vairāk par lieliem datiem mākonī mākonī: galvenais rīks lielo datu panākumiem.)
Pat pagātnes cenu karu “sacensība līdz pašam” līderi sāk redzēt inteliģentāka pakalpojumu līmeņa priekšrocības. Krātuves speciālists Box nesen atklāja jauno BoxSkills ietvaru, kas paredzēts, lai palīdzētu klientiem palielināt to datu vērtību, kurus viņi ir ievietojuši Box krātuvēs. Sistēma izmanto mašīnmācīšanos un citus rīkus, lai pārvaldītu metadatus, aktivizētu darbplūsmas, piemērotu politikas pārvaldību un veiktu virkni citu funkciju, lai vienkāršu lielapjoma krātuvi pārvērstu par funkcionāliem biznesa aktīviem. Galvenie jaunās platformas risinājumi ir attēlu, audio un video izlūkdati, kas papildina augšupielādētā satura uzlabošanu meklēšanai un izguvei, kā arī Box Graph rīks, kas nepārtraukti uzzina, kā cilvēki un saturs mijiedarbojas, lai nodrošinātu paredzamāku, personalizētu un konualizētu pieredzi. .
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
AI Tagad, ne vēlāk
Protams, laika gaitā uzņēmums, iespējams, izveidos savas AI iespējas, taču tas prasīs zināmu laiku dažādu aparatūras un programmatūras platformu parasto atsvaidzināšanas ciklu dēļ. Mākonis tagad piegādā AI, gan mērogā, gan cenu ziņā, kas ļauj pat maziem uzņēmumiem sākt kratīt datus, piemēram, viņi bija Fortune 100 dalībnieki.
Tā kā organizācijas ir atkarīgas no digitālajiem pakalpojumiem ne tikai kā pievienoto vērtību esošajiem produktiem, bet arī kā galvenie ieņēmumu radītāji, priekšrocību saglabāšana pār konkurentiem nozīmē, cik labi viņi var izmantot viņu rīcībā esošos datus. Un tā kā apjomi, kas jau ir rekordlīmenī, ir uzstādīti vēlreiz eksplodēt, tikai inteliģenta, automatizēta un augsti organizēta analītikas ekosistēma spēs sekot līdzi slodzei.
Uzņēmumam AI mākonī šobrīd ir vienīgā reālā iespēja, ņemot vērā gan viedo spēju ieviešanas ātrumu, gan mērogu, kādā tām paredzēts darboties. Un jo gudrāks mākonis kļūst, jo pievilcīgāks tas ir darba slodzes veidiem, kas nāk, lai definētu nākamās paaudzes datu pakalpojumus.