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云服务器购买_不查大数据的网贷

时间:2021-01-11 16:20 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

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大数据分析公司Databricks Inc.正在加强对人工智能工作负载的关注,今天宣布对其统一分析平台进行重大更新,这将有助于解锁这些工作负载所需的孤岛数据,并简化机器学习过程。D...

大数据分析公司Databricks Inc.正在加强对人工智能工作负载的关注,今天宣布对其统一分析平台进行重大更新,这将有助于解锁这些工作负载所需的孤岛数据,并简化机器学习过程。Databricks说,他们已经发现了一些阻碍组织成功利用人工智能技术进行创新的主要问题。Databricks联合创始人兼首席执行官阿里·戈德西(Ali Ghodsi)在接受SiliconANGLE采访时表示:"我们正处于机器学习革命的尖端,我们看到越来越多的公司开始着手做项目。"。因此,他说,他们需要工具,使大规模机器学习变得更容易,而不必雇佣非常稀缺和昂贵的数据科学家。Ghodsi说,问题是企业被迫使用大量断开连接的工具来实现这一目标。但是这些不同的工具造成了组织和技术上的筒仓,导致摩擦,减缓了人工智能项目的进展。企业战略集团公司(Enterprise Strategy Group Inc.)高级分析师迈克•利昂(Mike Leone)说:"企业被告知要利用人工智能、机器学习和深度学习,但目前这一领域的复杂性从未如此之高,而不是大量生产一次性工具包和框架来满足每个特定的用例,人们越来越需要简化已经存在的东西。这对于那些刚刚起步或处于采用过程早期的组织来说尤其重要。"该公司表示,训练机器学习算法的一个主要问题是,开发过程仍然相当特别,几乎没有工具可以用来重现结果、跟踪实验和管理模型。为了解决这个问题,Databricks引入了一个新的机器学习工具包,称为"MLflow",旨在帮助公司更好地打包机器学习代码,执行和测试,最后将其部署到生产中。Databricks首席技术专家Matei Zaharia说:"机器学习没有工具箱,这迫使组织拼凑点解决方案,并获得高度专业化的技能来实现人工智能。"MLflow是一个统一的工具包,用于以可重复的方式开发机器学习应用程序,同时具有跨多个云环境在生产中可靠部署的灵活性。"戈德西说,Zaharia在过去一年里一直在开发这个工具包,已经引起了大企业的兴趣。"我们希望MLflow能成为机器学习的标准通用语言。"有了MLflow,组织将能够从端到端地管理ML的生命周期,包括模型构建和部署到生产中,如果没有更好的说法,就可以跨首选部署选项对现有工具箱/框架进行标准化。"您将能够直接进入ML测试阶段,而不是处理互操作性问题。"Databricks发现的第二个问题与深度学习有关,这是人工智能的一个子集,用于训练应用程序,如自然语言处理、图像分类和对象检测。但是,将这些模型改进到有用的程度的唯一方法是向它们提供不断增加的数据量,而这需要相当长的时间。Databricks说,企业已经求助于使用各种深度学习框架,包括Tensorflow、Keras和Horovod,以帮助加快速度,结果发现自己的复杂性比他们能处理的要多。为了帮助组织更好地处理这一问题,Databricks提出了一个名为"ML运行时"的新特性,它为深入学习提供了预配置的环境,这些环境与这些流行的框架集成在一起。该公司还增加了对亚马逊网络服务和微软Azure云的图形处理单元芯片的支持,使数据科学家能够在一个统一的引擎上培训、评估和部署他们的深度学习模型。"ML的运行时将有助于跟踪和复制实验,使模型构建更快,"利昂说对于部署,MLflow将使组织能够以他们想要的方式轻松地部署ML模型,无论是在prem上还是跨云,并且在部署后提供集成和监控。这直接解决了组织在不仅将ML模型投入生产,而且在维护它们时所面临的困难。"Ghodsi还强调了Databricks的Delta数据仓库的功能,它说它可以干净地使用并准备好数据,这样就可以用来训练人工智能模型了。例如,苹果公司(appleinc.)就将其用于所有内部威胁和异常检测,每周收集的新数据几乎达到1万亿字节。戈德西说,他认为Delta将于本月底正式上市,是六年多来面向更快的机器学习和深度学习的最大技术进步。Wikibon的分析师詹姆斯·科比罗斯(James Kobielus)表示,这些更新意味着Databricks现在是为数不多的能够帮助开发者进行机器学习的公司之一,深度学习和其他人工智能项目,从准备到建模和培训,到复杂混合云的操作化。他还称赞了这些新功能为开发人员提供的灵活性。Kobielus说:"开发人员可以在Databricks环境中使用他们所选择的领先的建模框架,从而使他们能够高效地扩展数据工程,同时保持事务的完整性。"他们可以并行执行和比较数百个并行的人工智能建模/训练"实验",并利用这条管道中的任何硬件或软件平台。他们可以将经过训练的模型部署到不同的生产服务器平台和云上。通过这些发布,Databricks解决了当今开发人员对简单、健壮和工业级管道的需求,以支持最苛刻的人工智能项目。"最新版本的Databricks统一分析平台提供了这些新功能。Databricks在8月份筹集了1.4亿美元的后期融资,最近一直很忙。今年3月,它将旗舰分析平台作为一个集成服务提供给了Azure,称为microsoftazuredatabricks,帮助客户更好地处理存储在那里的海量数据。来自罗伯特·霍夫的报道图片:SiliconANGLE既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道(见下文),显示您对我们使命的支持。我们的订户越多,YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢!支持我们的使命:>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命,以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值,而不是广告。与许多在线出版物不同的是,我们没有付费墙或横幅广告,因为我们想让我们的新闻保持开放,不受影响,也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道,我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持,他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道,视频采访和其他无广告内容,请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本,在推特上表达你的支持,然后继续回到SiliconANGLE。

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