Содержание
Швидка зміна ШІ та машинного навчання була однією з змін ігор багатьох підприємств, а рушійна сила-хмарні партнерські стосунки. Крім прискорення інновацій, це дозволило бізнесу використовувати потенціал технологій AI/ML у надзвичайно великих масштабах та ефективності. Хмарні постачальники стали найважливішими партнерами у визначенні майбутнього ШІ, відкриваючи нові розуміння даних, вирішуючи масштабованість, безпеку та доступність.
Акшай Рам, відомий консультант та експерт з хмарної інфраструктури та AI/ML Technologies, розповість, як Cloud Partnerships збільшують програми, керовані даними, вирішить бар’єри розгортання та закладають основу для майбутніх поколінь інновацій AI/ML. Він також пояснить, як організації можуть реалізувати свої інвестиції в AI/ML, залишаючись зосередженими на основних бізнес -цінностях та вирівнюючих стратегіях із новими тенденціями. І останнє, але не менш важливе, застебнеться за натхненне бачення хмарних інновацій AI/ML, які ще повинні прийти з обіцянки про партнерство та невблаганну прихильність до якості.
Вплив хмарних партнерських відносин на сфери ШІ та машинного навчання
Інтеграція ШІ з основними бізнес-операціями для посилення досвіду клієнтів сприятиме продуктивності та підвищить рівень ефективності витрат за рахунок посилених взаємодій компанії-клієнта. Відповідно, компанія повинна співпрацювати з хмарним постачальником для досягнення доступу до прискорювачів, гнучких моделей ціноутворення та дуже важливої співпраці з іншими клієнтами, які реалізували ці рішення в масштабах. Розуміння перешкод та найкращих практик стає абсолютно важливим; Таким чином, експертиза хмарного постачальника в задоволенні цих рішень у різних налаштуваннях клієнта стає важливим моментом у списку угод.
Запитання/відповідь
Питання: Акшай було запропоновано надати конкретні випадки, які були визначені щодо партнерств, які заохочують випадки прискорених програм, керованих даними, щоб допомогти підприємствам створити нові розуміння своїх даних.
Відповідати: Існує дійсно багато прикладів того, як вони використовували силу хмари для ШІ, а також машинне навчання- такі як генеративні компанії AI, які, як правило, будують свої основоположні моделі за допомогою хмарних споруд; Однак він, як правило, був доступний через хмару для будь -якого конкретного бізнесу, який би покращив його генеративну модель AI. Таким чином, він був розроблений безпосередньо через хмарні послуги, що надаються відповідним постачальником хмарних хмар або реалізованою на самостійній хмарі за допомогою моделей відкритої ваги.
Питання: Які нові тенденції чи просування в хмарних програмах AI та машинного навчання, які повинні бути виділені через сильну галузеву співпрацю?
Відповідати: Хмара дозволила масово використовувати прискорювачі, що дозволяє підготовку моделей з параметрами до 2 трлн. Коли ємність зберігання, що поширюється на рівень петабайта, найменша вартість зберігання об’єктів була доступна через хмару. Коли компанії працюють з клієнтами в їх операційному середовищі та максимально збільшують свої хмарні інвестиції, вони можуть бачити підвищену функціональність своїх проектів AI та ML. Це швидко перетворюється на іншу тенденцію, про яку потрібно говорити.
Питання: Враховуючи це, яке ваше спостереження щодо постійного ефекту та хмарних партнерських відносин було б на техніках AI/ML, і що особливо захоплююче в цьому просторі?
Відповідати: Ця людина вважає, що незабаром, що пошук партнерства з хмарними послугами є загальним очікуванням для кожного проекту AI/ML. Однак їм потрібно розрізняти це і це; Для проектів AI/ML було багато розмов про репатріацію, що стосуються хмарних послуг, оскільки це стало в будь -якій іншій програмі, але не з AI/ML, коли клієнти додатків переїхали в публічну хмару і почали реалізовувати переваги щодо мінімізації капітальних витрат та надзвичайної масштабованості.
Основне відкриття виявляє, що анотація геопросторових даних може бути вирішальною для машинного навчання та ШІ. Дізнайтеся більше про цей проект, його важливість та про те, як ми можемо його використовувати.
Наприклад, багато цих навантажень вже були переміщені з локальних, і тепер їм було дозволено мігрувати на публічні хмари, що дозволяє порівняльний аналіз, що стосується процесу конверсії. Навіть з тими, хто не мав такої історії, міркування щодо стану ландшафту ШІ подавали існуючими знаннями для масштабного дизайну та експлуатації. На відміну від того, що це не типово для AI/ML; Ці навантаження в основному створені в хмарі і не переміщуються туди.