Gwałtowny wzrost nieustrukturyzowanych danych, napędzane przez rozwój sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i aplikacji intensywnie wykorzystujących dane, doprowadzają tradycyjne architektury pamięci masowej do granic możliwości. Przedsiębiorstwa starają się nadążyć za zapotrzebowaniem na wysokowydajne, skalowalne i opłacalne rozwiązania pamięci masowej, które mogą sprostać wyjątkowym wyzwaniom ery sztucznej inteligencji. Podczas 54. IT Press Tourmiałem okazję spotkać się z […]
Paradygmaty przetwarzania danych: Stream vs. Batch w erze sztucznej inteligencji
Batch and Stream: Wprowadzenie Batching to sprawdzone podejście do przetwarzania i pozyskiwania danych. Przetwarzanie wsadowe polega na pobraniu ograniczonych (skończonych) danych wejściowych, uruchomieniu na nich zadania w celu przetworzenia i wygenerowania pewnych danych wyjściowych. Sukces jest zazwyczaj mierzony przepustowością i jakością danych. Zadania wsadowe mogą być uruchamiane sekwencyjnie i są zazwyczaj wykonywane zgodnie z harmonogramem. […]
Tworzenie systemów rekomendacji reklam opartych na sztucznej inteligencji: Wskazówki i porady dla programistów
W stale ewoluującym krajobrazie reklamy cyfrowej firmy nieustannie poszukują innowacyjnych sposobów optymalizacji swoich strategii marketingowych, aby dotrzeć do właściwych odbiorców we właściwym czasie. Jedną z takich innowacji, która zyskała znaczną popularność, są systemy rekomendacji reklam oparte na sztucznej inteligencji. Systemy te wykorzystują moc sztucznej inteligencji i algorytmów uczenia maszynowego, aby dostarczać użytkownikom spersonalizowane i trafne […]
Strumieniowe przesyłanie danych na potrzeby sztucznej inteligencji w branży usług finansowych (część 2)
Potok wsadowy, moim zdaniem, nie zniknie. System nadal potrzebuje go do aplikacji analityki biznesowej i wizualizacji danych. Raporty te często wymagają przetwarzania znacznych ilości danych historycznych. Chociaż można rozważyć przetwarzanie iteracyjne, jest prawdopodobne, że wraz z postępem mocy obliczeniowej i algorytmów uczenia maszynowego zawsze będzie istniała potrzeba przebudowy modelu danych od podstaw. Takie podejście zapewni […]
Budowanie etycznej sztucznej inteligencji zaczyna się od zespołu ds. danych, oto dlaczego
Jeśli chodzi o wyścig technologiczny, szybkie tempo zawsze było cechą charakterystyczną przyszłego sukcesu. Niestety, zbyt szybkie tempo oznacza również ryzyko przeoczenia zagrożeń czekających na skrzydłach. To historia stara jak świat. W jednej chwili sekwencjonujesz geny prehistorycznych komarów, a w następnej otwierasz park rozrywki dla dinozaurów i projektujesz pierwszy na świecie nieudany hyperloop (ale z pewnością […]
Potęga sztucznej inteligencji: budowanie solidnego ekosystemu danych dla sukcesu przedsiębiorstwa
Ponieważ przedsiębiorstwa dążą do szybkiego osiągania wyników w niezawodny i zrównoważony sposób, znaczenie danych bazowych staje się nadrzędne. Głównym wyzwaniem w zarządzaniu tymi danymi jest zróżnicowany zestaw możliwości wymaganych w ramach architektury danych. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę nie tylko czas potrzebny na integrację różnych danych. integracja danych i możliwości zarządzania w celu zapewnienia […]
Budowanie bezpiecznej sztucznej inteligencji: kompleksowy przewodnik po łagodzeniu uprzedzeń, włączających zbiorach danych i kwestiach etycznych
Sztuczna inteligencja (AI) ma ogromny potencjał w zakresie transformacji społecznej i przemysłowej. Jednak zapewnienie, że systemy sztucznej inteligencji są bezpieczne, sprawiedliwe, integracyjne i godne zaufania, zależy od jakości i integralności danych, na których są budowane. Stronnicze zbiory danych mogą tworzyć modele sztucznej inteligencji, które utrwalają szkodliwe stereotypy, dyskryminują określone grupy i dają niedokładne lub niewiarygodne […]
Stan obserwowalności w 2024 roku: Poruszanie się po złożoności dzięki spostrzeżeniom opartym na sztucznej inteligencji
W dzisiejszym szybko zmieniającym się cyfrowym krajobrazie organizacje coraz częściej korzystają ze środowisk wielochmurowych i architektury natywne dla chmury aby napędzać innowacje i zapewniać płynne doświadczenia klientów. Jednak raport 2024 State of Observability opracowany przez Dynatrace ujawnia, że eksplozja danych generowanych przez te złożone ekosystemy przesuwa tradycyjne podejścia do monitorowania i analizy do granic możliwości. […]
Strzegąc bram GenAI: Wyzwania bezpieczeństwa w ewolucji sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji, umożliwiając tworzenie nowatorskich i realistycznych danych, od tekstu i dźwięku po obrazy i kod. Chociaż ta innowacja ma ogromny potencjał, budzi również krytyczne obawy dotyczące bezpieczeństwa danych i prywatności. Niniejszy artykuł zagłębia się w techniczne aspekty GenAI i jej wpływ na bezpieczeństwo danych, […]
Przełamywanie barier: Wzrost znaczenia danych syntetycznych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji
W stale rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), istniejące metody pozyskiwania i wykorzystywania danych przechodzą poważną transformację. Ponieważ zapotrzebowanie na bardziej zoptymalizowane i wyrafinowane algorytmy stale rośnie, rośnie również zapotrzebowanie na wysokiej jakości zbiory danych do trenowania modułów AI/ML. Wykorzystanie rzeczywistych danych do szkolenia wiąże się jednak ze złożonością, taką jak […]