Содержание
Быстрое изменение ИИ и машинного обучения стало одним из изменений в игре нескольких предприятий, и движущей силой стала облачное партнерство. Помимо ускорения инноваций, это уполномочило предприятия использовать потенциал технологий AI/ML в исключительно крупномасштабной и эффективности. Облачные провайдеры стали важными партнерами в определении будущего ИИ, открывая новые данные данных при решении вопросов масштабируемости, безопасности и доступности.
Akshay Ram, известный консультант и эксперт по облачной инфраструктуре и технологиям AI/ML, расскажет о том, как облачные партнерские отношения усиливают приложения, управляемые данными, решат барьеры развертывания и закладывают основу для будущих поколений инноваций AI/ML. Он также объяснит, как организации могут реализовать свои инвестиции AI/ML, оставаясь при этом сосредоточенными на основных бизнес -ценностях и согласовывании стратегий с появляющимися тенденциями. И последнее, но не менее важное, пристегиваются к вдохновляющему видению инноваций AI/ML, происходящего в облаке, которая еще не представляется обещаниям партнерства и неустанной приверженности качеству.
Влияние облачных партнерских отношений на сферы ИИ и машинного обучения
Интеграция ИИ с основными бизнес-операциями по усилению опыта клиентов будет способствовать производительности и повысить уровень эффективности экономии за счет улучшенных взаимодействий с клиентами компаний. Соответственно, компания должна работать с облачным провайдером для достижения доступа к акселераторам, гибким моделям ценообразования и очень важным сотрудничеством с другими клиентами, которые внедрили эти решения в масштабе. Понимание препятствий и лучших практик становится абсолютно важным; Таким образом, опыт облачного поставщика в удовлетворении этих решений в различных настройках клиентов становится важным моментом в списке сделок.
Вопрос/Ответ
Вопрос: Akshay было предложено предоставить конкретные случаи, которые были выявлены о партнерских отношениях, которые поощряют случаи ускоренных приложений, управляемых данными, чтобы помочь предприятиям создавать новые идеи из своих данных.
Отвечать: Есть действительно много примеров того, как они использовали силу облака для ИИ, а также машинного обучения- такие как генеративные компании ИИ, которые, как правило, создают свои основополагающие модели с использованием облачных средств; Тем не менее, он был в целом доступен через облако для любого конкретного бизнеса, который улучшит его генеративную модель искусственного интеллекта. Таким образом, он был разработан непосредственно через облачные сервисы, предоставленные соответствующим облачным провайдером или реализовано в самоуправляемом облаке с помощью открытых моделей.
Вопрос: Каковы новые тенденции или достижения в облачных приложениях ИИ и машинного обучения, которые должны быть выделены из-за сильного сотрудничества в отрасли?
Отвечать: Облако позволило использовать массу ускорителей, разрешив обучение моделей с параметрами до 2 триллионов. Благодаря тому, что емкость хранения, простирающиеся до уровня петабайта, вариант наименьшей стоимости для хранения объектов была доступна через облако. Когда компании работают с клиентами в своей эксплуатационной среде и максимизируют свои облачные инвестиции, они могут увидеть повышенную функциональность своих проектов ИИ и ML. Это быстро превращается в другую тенденцию, о которой нужно говорить.
Вопрос: Учитывая это, каково ваше наблюдение относительно постоянного эффекта и облачных партнерских отношений с изменением на технологии AI/ML, и что особенно увлекательно в этом пространстве?
ОтвечатьВскоре этот человек считает, что поиск партнерства с Cloud Services является распространенным ожиданием для каждого проекта AI/ML. Однако они должны различать это и это; Для проектов AI/ML было много разговоров о репатриации, относящихся к облачным сервисам, как и в любом другом приложении, но не с AI/ML, поскольку клиенты приложения переехали в общественное облако и начали реализовать преимущества, касающиеся минимизации капитальных расходов и экстремальной масштабируемости.
Основное открытие показывает, что аннотация геопространственных данных может иметь решающее значение для машинного обучения и ИИ. Узнайте больше об этом проекте, его важности и о том, как мы можем его использовать.
Например, многие из этих рабочих нагрузок уже были перемещены из локальных, и теперь им разрешено мигрировать в общественные облака, что позволило сравнительному анализу, относящимся к процессу конверсии. Даже с теми, у кого не было такой истории, соображения о состоянии ИИ-ландшафта были питались существующими знаниями для крупномасштабного дизайна и эксплуатации. В отличие от этого, это не типично для AI/ML; Эти рабочие нагрузки в основном создаются в облаке и не перемещены там.