У искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения имеется огромный потенциал, - однако в отсутствие обладающего значительными знаниями и навыками обученного персонала барьер для эффективного использования ИИ высок, что не позволяет многим компаниям успешно его использовать.
Директор по менеджменту продуктов принадлежащей Google Cloud платформы искусственного интеллекта (AI Platform) Крейг Уайли (Craig Wiley, https://www.linkedin.com/in/craigwiley/ ) говорит: «С моей точки зрения, машинное обучение в корпоративных условиях переживает кризис. Как человек, проработавший в этой сфере ряд лет, могу сказать, что если Вы посмотрите «Гарвардское деловое обозрение» (Harvard Business Review), или обзоры аналитиков, или что-то ещё, то буквально каждый из этих документов отмечает, что подавляющее большинство компаний либо инвестируют, либо заинтересовано в инвестировании в машинное обучение, но при этом они не получают от этого отдачу. Это нужно изменить, такое положение должно измениться» ( https://techcrunch.com/2021/05/18/google-cloud-launches-vertex-a-new-managed-machine-learning-platform/ ).
Исследователь из компании Google Кэсси Козырьков (Cassie Kozyrkov, https://www.linkedin.com/in/kozyrkov/ ) сравнила преимущества использования платформы управляемого машинного обучения (Managed Machine Learning) с преимуществами швейцарского армейского ножа. Такая платформа способна обеспечить пользователям более быстрое конфигурирование, настройку и обучение, по сравнению с вариантами, когда приходится начинать с нуля или использовать существующие рамочные структуры. ( https://www.infoq.com/news/2021/06/google-vortex-ai/ ).
Главный аналитик компании Omdia по ИИ-платформам, аналитике и менеджменту данных Брэдли Шиммин (Bradley Shimmin, https://omdia.tech.informa.com/authors/bradley-shimmin ) полагает, что «корпоративные специалисты-практики в области информатики, надеющиеся внедрить ИИ в деловой деятельности организаций, не хотят разбираться с различными соответствующими инструментами. Скорее, они хотят получить инструменты, которые способны «укротить» жизненный цикл машинного обучения. К сожалению, это не простая задача. Для её решения требуется поддерживающая инфраструктура, способная объединить пользовательский опыт, используя сам ИИ в качестве помощника, и сделать данные самой сердцевиной процесса - при одновременном поощрении гибкого внедрения разнообразных технологий» ( https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops ).
По словам вице-президента Google Cloud Эндрю Мура (Andrew Moore, https://www.linkedin.com/in/andrew-moore-016b751/ ), преимущество использования предварительно настроенной платформы, специально нацеленной на решение проблем ИИ, заключается в том, что она может помочь любой компании «серьезно взяться за перевод ИИ из чистилища пилотных проектов в полномасштабную промышленную эксплуатацию» ( https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops ).
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/managed-machine-learning-ai-without-the-headaches/
Комментариев нет:
Отправить комментарий