Зміст
- Прискорене навчання
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Я зараз, не пізніше
Джерело: Weerapat1003 / Dreamstime.com
Винос:
Дві з найбільших тенденцій технологій - машинне навчання та хмара - об'єднуються, і це, безумовно, спричинить певні нововведення (а також деякі зриви) на підприємстві.
Значну частину короткої історії хмари характеризує гонка з надання масових обчислень та послуг зберігання за найнижчою ціною. Думав, що коли підприємство звикне до хмари як дешевшої альтернативи традиційній інфраструктурі даних, то воно стане на шлях споживання більш спеціалізованих послуг, які приносять більший дохід.
Напередодні нового року, схоже, ця стратегія окупається краще, ніж очікувала більшість людей. Не тільки підприємство стає все більш готовим перенести критичні навантаження на хмару, але й намагається скористатися все більш різноманітним портфелем інтелектуальних та пізнавальних сервісів, яких просто немає ніде, окрім хмари.
Прискорене навчання
Справжнім прикладом є випадки P3 Amazon, які компанія нещодавно оновила новим графічним процесором Nvidia Volta. Як вказує HPC Wire, Amazon обходить поточну лінійку акселераторів Pascal на користь Volta 100, яка пропонує 12-кратну пропускну здатність Pascal для таких додатків, як глибоке навчання та умовивід. Кожен екземпляр P3 тепер підтримується Intel Xeon E5 і до восьми V100, кожен з яких забезпечує більше 5000 ядер CUDA плюс 640 ядер тензора, щоб забезпечити понад 125 терафлопсів і продуктивність змішаної точності. Наразі P3 доступні в США та Східному та Західному регіонах, а також в регіонах ЄС та Азіатсько-Тихоокеанського регіону через покупку на замовлення або зарезервоване або спотове ціноутворення.
Тим часом Google звертає свою майстерність AI на розроблені спеціальні рішення для ключових галузей галузі, таких як охорона здоров'я. Компанія вибудовує тісні зв'язки з розробниками ключових додатків, незважаючи на свою платформу машинного навчання Launchpad Studio, яка прагне виховувати стартапи, які можуть значно покращити або порушити, залежно від вашої точки зору, встановлених бізнес-процесів. Серед перших тих, хто приймає участь, є Augmedix, який використовує платформу Google Glass для автоматизації обробки рецептів, і BrainQ, який використовує нейронні мережі та машинне навчання, щоб налаштувати лікування мозку та хребта. Інші проекти включають в себе вдосконалення носячих технологій підключення та відтворення та розширені можливості комп'ютерного зору, що може допомогти дослідникам зрозуміти біомеханіку зараження. (Отримайте основи машинного навчання в машинному навчанні 101.)
Для такої компанії, як Microsoft, яка має сильну присутність як у хмарі, так і в центрі обробки даних, AI є ефективним інструментом, який допоможе клієнтам максимально використати гібридну інфраструктуру. EWeek повідомляє, що компанія додала можливості AI до платформи SQL Server 2017, а також підтримку Linux та зручні для DevOps програми та контейнери. У той же час хмара Azure доступна для прийняття масштабних навантажень у тому, що генеральний менеджер Джон Chirapurath називає стратегією "дані плюс AI". Метою є використання таких служб, як Azure Machine Learning для підтримки Hadoop та інших великих навантажень даних, щоб дозволити підприємству швидко розробити стратегії IoT та цифрових перетворень на інфраструктурі, яку вони вважають найбільш відповідною для своїх потреб. (Дізнайтеся більше про великі дані в хмарі в Cloud: Найвищий інструмент для досягнення великого успіху в даних.)
Навіть лідери минулих війн із ціновою ціною починають бачити переваги більш інтелектуального рівня обслуговування. Нещодавно спеціаліст із зберігання Box представив нову рамку BoxSkills, розроблену для того, щоб допомогти клієнтам збільшити значення даних, які вони розмістили у сховищах Box. Система використовує машинне навчання та інші інструменти для управління метаданими, запускає робочі процеси, застосовує управління політикою та виконує безліч інших функцій для перетворення простого масового зберігання у функціональний бізнес-актив. Основними рішеннями на новій платформі є зображення, аудіо та відео інтелект, які додають кон-файлу завантаженому контенту для поліпшення пошуку та пошуку, а також інструмент Box Graph, який постійно вивчає, як взаємодіють люди та контент, щоб забезпечити більше прогнозованого, персоналізованого та конфігуйованого досвіду .
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Я зараз, не пізніше
Безумовно, підприємство, швидше за все, виробить власні можливості AI з часом, але це займе певний час через нормальні цикли оновлення різних апаратних та програмних платформ. Хмара постачає AI зараз, причому як в масштабі, так і в цінових точках, що дозволяє навіть малому бізнесу почати стискати дані, такі як вони були членами Fortune 100.
Оскільки організації можуть залежати від цифрових послуг не просто як надбавки до існуючих товарів, а як самих основних прибутків доходів, зберігаючи перевагу над конкурентами, зводиться до того, наскільки добре вони можуть використовувати дані, якими вони користуються. А оскільки обсяги, які вже знаходяться на рекордному рівні, будуть знову вибухати, лише розумна, автоматизована та високоорганізована екосистема аналітики зможе не відставати від навантаження.
Тоді для підприємства AI у хмарі являє собою єдиний життєздатний на даний момент варіант, як з точки зору швидкості, з якою повинні бути розгорнуті інтелектуальні можливості, так і в масштабі, з яким вони повинні працювати. І чим розумнішою стає хмара, тим привабливіше вона для видів навантажень, які надходять для визначення служб даних нового покоління.