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根據(jù)國際分析學(xué)會(huì)的最新報(bào)告,不到10%……據(jù)估計(jì),這是在企業(yè)環(huán)境中的大規(guī)模生產(chǎn)中部署的人工智能測試項(xiàng)目的數(shù)量。
產(chǎn)生如此之少的數(shù)量有很多原因,其中包括大量的數(shù)據(jù)以及缺乏易于使用的工具來進(jìn)行分析。這個(gè)問題需要實(shí)現(xiàn)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的可操作性,使其始終如一地可訪問和可重復(fù)。
BlueData副總裁兼總經(jīng)理Anant Chintamaneni(如圖)說:“最終,如果您想從這些模型以及所做的所有辛勤工作中獲得商業(yè)價(jià)值,就必須將其注入業(yè)務(wù)流程中。”惠普企業(yè)公司的負(fù)責(zé)人。“機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)營最終是關(guān)鍵,這是企業(yè)必須取得的進(jìn)步。”
Chintamaneni與位于加州帕洛阿爾托的CUBE工作室的SiliconANGLE Media移動(dòng)流媒體直播工作室CUBE的聯(lián)合主持人Peter Burris(@plburris)進(jìn)行了交談。聯(lián)合主持人Stu Miniman(@stu)參加了Burris的數(shù)字社區(qū)活動(dòng),他們還采訪了HPE杰出的技術(shù)專家和首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Nanda Vijaydev。HPE大數(shù)據(jù),分析和橫向擴(kuò)展數(shù)據(jù)平臺(tái)副總裁兼總經(jīng)理Patrick Osborne;和Wikibon分析師James Kobielus(@jameskobielus)。討論的重點(diǎn)是數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)中所需的角色,HPE引入了一種新的軟件解決方案以指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行分析部署,以及在業(yè)務(wù)流程中實(shí)現(xiàn)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性。(*以下披露。)
數(shù)據(jù)科學(xué)的DevOps
在企業(yè)中實(shí)施AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)問題是它需要一個(gè)村莊。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以選擇正確的算法,數(shù)據(jù)工程師可以清理輸入的信息,機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)師可以構(gòu)建預(yù)測變量,程序員也可以。
這些都是數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的一部分,該團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)推動(dòng)所謂的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營。“在Wikibon中,我們將其稱為數(shù)據(jù)科學(xué)的DevOps,” Kobielus說。
為了幫助這個(gè)多元化的團(tuán)隊(duì)確保實(shí)踐的一致性,HPE在9月推出了以容器為中心的軟件解決方案ML Ops,該解決方案基于該公司去年收購BlueData時(shí)獲得的技術(shù)。BlueData的軟件平臺(tái)結(jié)合了容器,虛擬化和大數(shù)據(jù)工具,可為客戶提供更好的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI體驗(yàn)。
Osborne表示:“ ML Ops可幫助您從數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)工程師那里擴(kuò)展其筆記本電腦上的算法,從而能夠在數(shù)據(jù)中心內(nèi)大規(guī)模運(yùn)行該算法。”“我們?yōu)閲@AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的新生態(tài)系統(tǒng)建立了許多備受矚目的新關(guān)系。”
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