免費彩金論壇

首頁 >  智慧城市 / 正文

IBMWaston:緩解人工智能預制數據的痛苦

2019-11-07 IBMWaston:緩解人工智能預制數據的痛苦


文/ [ 導讀 ] IBM Waston新功能包括數據目錄、數據加工和分析引擎,以使企業更好地了解數據、執行安全策略、訪問和移動公共云和私有云中的數據。企業可以獲得比以往更多的數據,而且這些數據可以位于不同的地方,并促進越來越多的AI應用。

圖片來自“東方IC”

一些企業正逐漸轉向人工智能和深度學習,以便做出正確的商業決策,重塑商業模式,并改善其客戶體驗。快速發展的技術將讓企業更深入地了解他們正在生成的海量數據,并發現通常隱藏的趨勢。

Gartner的一項調查發現,59%的商業組織正在收集信息,以幫助他們制定自己的人工智能戰略,而其他的組織則已經采用人工智能產品。IDC分析師預計,今年在認知和人工智能技術方面的支出將達到125億美元,比2016年增長59.3%,到2020年將超過460億美元。

IBM為其Watson數據平臺增加了功能,旨在讓開發者和數據科學家更容易分析和分享企業數據,并為AI應用做好準備。IBM將其最新的轉型重點放在認知計算領域,該領域涵蓋人工智能和機器學習,并以Watson組合作為其發力的基礎。Watson數據平臺是IBM云基礎設施和數據服務陣列的組合,其所使用是Python和Spark SQL等開放語言。新功能包括數據目錄、數據加工和分析引擎,以使企業更好地了解數據、執行安全策略、訪問和移動公共云和私有云中的數據。據IBM人員稱,這些企業可以獲得比以往更多的數據,而且這些數據可以位于不同的地方,并促進越來越多的AI應用。

IDC分析師預測,到2018年,幾乎75%的開發人員將會把AI引入其應用程序。Gartner也表示,到2020年,人工智能將幾乎應用于每一個新的軟件產品。數據目錄用于在整個企業環境中,創建可搜索的結構化和非結構化數據數據索引,從現有的內部部署系統到云平臺,再到物聯網創建的數據流。通過元數據,它還強制執行基于規則的治理策略,以控制對數據的訪問,確保其遵從性,并通過機器學習功能自動對數據進行配置文件和分類。

數據加工是指通過對數據的處理,從而被AI和機器學習應用程序廣泛使用。IBM表示,數據加工還允許數據科學家、開發人員和業務團隊能夠實時協同工作,從而能實現可視化和分享數據。從數據目錄和數據加工中提取的元數據,用于執行客戶端的數據治理策略,這使團隊在共享敏感數據時更容易識別風險。

IBM還提供了可用的分析引擎,該引擎利用Apache Spark和Hadoop為數據創建一個智能存儲庫,使用戶更容易地了解數據的大小、價值及其創建。通過該分析引擎,開發人員和數據科學家可以與數據集協同工作,而無需管理其背后的基礎設施。此外,分析引擎由IBM的云對象存儲提供動力,其設計目的是使數據可以隨時準備就緒,并用于處理和分析。

Watson數據平臺總經理Derek Schoettle表示:“云對象存儲和分析引擎的結合將計算和存儲分開,使公司能夠更充分地利用云提供的敏捷性。”

Schoettle還介紹了一個零售公司使用其新功能的場景,來展示顧客的購買模式及銷量的增長情況。在這種場景中,數據科學家根據現場數據庫和云中的購買交易數據,來創建季節性或特定人口的類別,通過分析這些數據,將其與客戶反饋聯系起來。利用Watson數據平臺中的新功能,數據科學家可以隨時隨地訪問所有的數據,塑造并構建機器學習模型,用戶可以根據客戶的喜好,將其部署到市場上特定的AI應用程序中。

人工智能——2017年最火熱的標簽。對于眾多AI試水者,你知道如何平衡技術與需求嗎?你知道如何利用政策事半功倍嗎?你知道如何尋找公司的投資伯樂嗎?12月14日,「2017創新者年會·AI產業應用峰會」,我們將邀請眾多投資人、創業者、AI領域精英共同探討,不僅是AI+產業+應用,這里是需求方和技術提供方的溝通平臺,是政策專家與企業方的交流平臺,是投資人與企業方交流的互獵平臺,是應屆畢業生和企業方的對接平臺。多維度,更深度,來這里實現屬于你的AI!


網站分類
燕赵风采排列七走势图