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带宽_美国_智能机器人对人工智能

2021-04-05 06:29 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

带宽_美国_智能机器人对人工智能

虽然我们已经讨论了人工智能(AI)应用程序给企业组织带来的破坏性力量,但事实是,对于这些企业来说,人工智能的采用率仍然很低。然而,采用水平正处于一个临界点;对人工智能的投资增加了两倍,而最近的技术创新有望使人工智能不仅成为一种基础技术能力,而且成为一种基本的商业工具。以下是企业可以用来更好地利用人工智能破坏力的三种技术创新:1自动机器学习自动机器学习(AutomML)是将机器学习(ML)应用于实际问题的端到端过程的自动化。在一个典型的机器学习应用中,实践者必须应用适当的数据预处理、特征工程、特征提取和特征选择方法,使数据集适合机器学习。在这些预处理步骤之后,实践者必须进行算法选择和超参数优化,以最大限度地提高最终机器学习模型的预测性能。AutoML使业务分析人员和开发人员能够改进机器学习模型,这种模型可以解决复杂的场景,而无需经过训练ML模型的典型过程。在处理AutoML平台时,数据分析怎么做,业务分析师可以专注于业务问题,而不是迷失在流程和工作流中。AutoML非常适合于AI API和AI软件平台之间。它提供了适当级别的定制,而不必强迫开发人员经历复杂的工作流。此外,AutoMLs显著改变了传统的训练机器学习模型的幕后工作流程,支持可扩展的部署,而不需要DevOps深入的机器学习知识。2嵌入式人工智能虽然许多组织将投资于创建自己的人工智能模型以获得竞争优势,但越来越明显的是,大多数组织将首先体验到人工智能作为一种嵌入到打包应用程序中的功能。事实上,在未来两年内,大数据存储技术,自助建站开发,每一个打包的应用程序都有可能广泛使用嵌入式机器学习功能来实现流程自动化,而在培训这些人工智能模型方面,大部分繁重的工作都是由供应商完成的。同样,人工智能嵌入企业基础设施中,实现智能化和自我管理。可自我配置、自我修复和自我优化的基础架构将在问题发生之前预防问题,帮助主动提高性能,并优化可用资源,以便三。云服务人工智能是计算密集型的。人工智能应用程序需要快速的中央处理器、加速器、非常大的数据集和快速的网络,以支持通常需要的高度扩展。所有这些快速的硬件可能是昂贵的和难以管理的。云是托管人工智能开发和生产的最便宜的方式之一。最好的解决方案可能取决于你在人工智能之旅中所处的位置,你将在多大程度上增强你的人工智能能力,以及你的最终结果是什么。云服务提供商(cloudsps)拥有广泛的开发工具组合和用于语音、文本、图像和翻译处理的预训练深层神经网络。这项工作大部分源于他们内部为内部应用开发人工智能,因此它是健壮的。云服务使构建人工智能应用程序看起来非常容易。由于大多数公司都在努力寻找合适的技能来为人工智能项目工作,这是非常有吸引力的。云服务还提供了易用性,在一个充斥着相对晦涩技术的领域,它有望实现点击即用的简单性。云服务可以为人工智能提供一个灵活的硬件基础设施,配备最先进的gpu或fpga,以加快训练过程,并处理您希望吸引到您的新人工智能(训练的神经网络用于实际工作或娱乐)的大量推理处理。你不必处理复杂的硬件配置和购买决策,人工智能软件栈和开发框架都已经准备就绪。由于这些原因,大数据培训班,许多人工智能初创企业开始在云端进行开发工作,然后转移到自己的基础设施进行生产。企业组织正在探索如何在其业务范围内最好地推出人工智能应用程序。这些公司期望他们的人工智能投资不仅仅是提高生产力和降低成本。他们将人工智能视为一种增长利润和收入、创造更好的客户体验、改进决策和创新产品的途径。人工智能的成功需要多个关键要素:数据、人才组合、领域知识、关键决策、外部合作伙伴关系和可扩展的基础设施。了解如何创建一个支持组织实现这些人工智能目标的人工智能战略;请立即下载IDC的新电子书:现在读

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