Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини Стратегии и модели

Дали облакът е ключът към демократизацията на AI?

от , 09 март 2018 0 11351 прочитания,

Дали облакът е ключът към демократизацията на AI?

Прочетете още: Кратко ръководство за 10 услуги за групов чат в мрежата (част 3)

Технологични гиганти като Google, Amazon, Microsoft, Apple и Facebook отдавна са наясно с трансформиращата сила на изкуствения интелект (Artificial Intelligence - AI). Дълбочинното обучение поддържа системата за препоръки на Amazon, инструментите за търсене и превод на Google, както и виртуалния асистент Cortana на Microsoft. Проблемът обаче е, че тези големи компании привличат повечето специалисти по данните.

Дори онези фирми, които могат да си позволят да наемат експерт по изкуствен интелект трябва все пак да подготвят големи набори от данни и да инвестират значителни суми в изчислителни мощности, за да развиват и обучават AI. Същевременно основните доставчици на облачни услуги са наясно с тези проблеми и предлагат решение.

Машинното обучение като услуга или облачният изкуствен интелект сега са основни компоненти от облачни платформи като Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud и IBM Cloud. Тези компании предлагат да свършат тежката работа, което включва добавяне на AI в бизнес приложенията. Те осигуряват на своите потребители достъп до предварително подготвени модели за дълбочинно обучение – например за разпознаване на образи – както и инструменти, които опростяват процеса на създаване, обучаване и прилагане на персонализирани модели в облака.

Тези инструменти обикновено са предназначени за специалисти по данните, които могат да кодират; и за софтуерните разработчици, които не знаят как точно да създадат алгоритми, но могат да правят приложения, ако им се осигури API.

Дали облакът е ключът към демократизацията на AI?

Microsoft Azure ML studio, Amazon SageMaker и Google Cloud ML Engine са насочени към специалистите по данни, като помагат за обучаването, настройването и прилагането на техните модели. От друга страна Amazon Rekognition и Google Translation са API, създадени около предварително обучени модели, които трябва само да се захранят с данни – образи или видео клипове, които трябва да се анализират обекти;или текст, който трябва да се преведе – а API предоставя резултата.

Дълбочинното обучение обикновено се използва за разрешаването на специфичен бизнес проблем. Но при втория подход предварително обучените модели не могат да се справят с такова предизвикателство. С други думи, ако искате да идентифицирате различните видове краставици, не ви трябва API за разпознаване на различни породи кучета.

При такива ситуации в крайна сметка организациите трябва да обучат модела със свои собствени данни, ако искат персонализирано решение. Системата Cloud AutoML, пусната скоро от Google, е опит да се запълни празнината между къстъмизираните невронни мрежи и по-основните предварително обучени модели. Тя позволява на потребителите да създадат персонален модел за машинно обучение.

Компаниите обаче все пак трябва да подготвят своите собствени данни за AutoML услугата. В тази връзка събирането на определена информация ще продължи да бъде предизвикателство за фирмите, тъй като много организации все още нямат контрол върху своите данни.

Тъй като интересът на фирмите към AI се увеличава, най-вероятно инструментите за машинно обучение ще се превърнат във важна част от всяка услуга за облачни изчисления. Очаква се до 2021 75% от приложенията на търговските дружества да използват изкуствен интелект.

Но преди компаниите да започнат да прилагат инструменти за дълбочинно обучение, те трябва да спрат и да обмислят дали наистина имат бизнес основание за това. Обикновено дълбочинното обучение се използва по много специфичен начин за разрешаването на конкретен проблем. Ако не може да бъде определен този проблем, то шансовете за успех за значително по-малки.

КОМЕНТАРИ ОТ  

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия | Декларация за поверителност | Политика за бисквитки |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов