Каква е целта на тръбопровода за AI данни?
Каква е целта на тръбопровода за AI данни?

Видео: Каква е целта на тръбопровода за AI данни?

Видео: Каква е целта на тръбопровода за AI данни?
Видео: Кавказская пленница, или Новые приключения Шурика (FullHD, комедия, реж. Леонид Гайдай, 1966 г.) 2024, Ноември
Anonim

AI обещава да помогне на бизнеса да предскаже точно променящата се динамика на пазара, да подобри качеството на предложенията, да повиши ефективността, да обогати изживяването на клиентите и да намали организационния риск, като направи бизнеса, процесите и продуктите по-интелигентни.

Просто така, защо ни е нужен конвейер за данни?

В тръбопровод за данни : създаден за ефективност. Той осигурява скорост от край до край, като елиминира грешките и се бори с тесните места или латентността. Може да обработва множество данни потоци наведнъж. Накратко, то е абсолютна необходимост за днешния данни -ориентирано предприятие.

Освен по-горе, какво представлява архитектурата на тръбопровода за данни? Архитектура на канали за данни . А архитектура на тръбопровода за данни е система, която улавя, организира и маршрутизира данни за да може да се използва за придобиване на прозрения. Сурови данни съдържа твърде много данни точки, които може да не са от значение. Архитектура на тръбопровода за данни организира данни събития за отчитане, анализ и използване данни по-лесно.

Човек може също да попита какво е конвейер за обработка на данни?

По дефиниция, а тръбопровод за данни представлява потока на данни между две или повече системи. Това е набор от инструкции, които определят как и кога да се движите данни между тези системи. Има много тръбопроводи за обработка на данни . Човек може да: „Интегрира“ данни от множество източници.

Какво е конвейер AI?

PipelineAI непрекъснато обучава, оптимизира и обслужва модели за машинно обучение върху данни за поточно предаване на живо директно в производството. Платформата поддържа всички основни AI и рамки за машинно обучение, включително Spark ML, Apache Kafka, Scikit-Learn, Xgboost, R, TensorFlow, Keras и PyTorch.

Препоръчано: