关于机器学习,很多人都强调算法而忽视了基础架构的作用,一种看似“高大上”的算法集成到实际环境中,也可能用起来“水土不服”,原因就在于基础架构的支持力度不够。所以,基础架构和算法同等重要,这里我们从AI平台基础架构中至关重要的存储架构,谈一谈AI平台的架构设计, 供相关人员参考。
目前,在政策和市场的双重驱动下,我国人工智能发展获得长足进步,“言必谈AI”已经成为各个科技公司技术峰会和企业间交流必不可少的话题。各家企业希望借力AI加速自身业务的发展和创新,通过AI帮助企业在数字化转型的浪潮中取得先发优势。
梦想回归现实,话语落到行动,因而,搭建自己的AI平台成为了最近两年很多企业的重点战略规划。
搭建一个AI平台,在哪里搭建?这是企业首先需要考虑的问题。是署在本地,还是部署在云端?这需要根据自身业务特点来选择,不过,无论你的AI平台在哪个地方,其基本流程都可分为四个步骤:
❶ 把原始数据从各种数据源导入到数据湖,进行数据拆分、清洗等数据预处理工作;
❷ 把数据交给AI训练集群通过机器学习神经算法框架进行训练;
❸ 训练完成后就可以把得到的最优参数设置模型,进行人工智能应用的部署;
❹ 最后把机器学习的数据进行归档。
有人说人工智能应用构建最重要的是算法框架。这种说法笔者并不苟同,框架或平台尽管重要,但也可能因行业发展流行或衰退,所以,AI平台的构建并不能只懂算法,因为算法实现不等于问题解决,问题解决不等于现场问题解决。
{{item.summary}}
{{item.summary}}
填写您的感兴趣的产品及个人信息,提交成功后会有专人与您沟通,为您提供专属底价。
请输入公司名称
请输入姓名
请输入手机
请输入邮箱
请选择
*验证码无效
恭喜您,秒杀成功!
后续工作人员会与您进行联系
抱歉,您没有抢到!
您还可以参与其他产品的秒杀活动哦
信息提交成功
感谢您参与我们本次的问卷调查活动
感谢您的报名
返回首页请补全您的身份信息
请输入姓名
请输入企业邮箱
请输入公司全称
请输入姓名
请输入企业邮箱
请输入公司全称
请输入企业邮箱
请输入手机号
订阅成功
我们将每月通过邮箱发送资料报告发给您
请输入手机号
请输入验证码
如果您对当前页面内容感兴趣,
可填写“项目咨询单”,
进行专业咨询及帮助。
* 点击确认按钮或关闭Cookie弹窗代表您已同意以上内容。
登录后发表评论
请输入您要写的评论