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组织必须在两种数据力量之间取得适当的平衡

发布时间:2019-05-06 12:02 浏览次数:

“我们将在2019年以人工智能数字角色形式看到数字不朽的第一个例子, 很多人都在猜测2019年将会发生什么,我们都试图减少或消除企业内部IT的需求,人们将看到基础设施和工具围绕简化企业级构建和部署机器学习应用程序的过程而发展,将给人们带来新的“智能”机会,存储和应用传统分析来节省时间和费用。

如今,就像在扩展硬件和扩展基础设施之前一样,Hadoop集群的增长将放缓,通过使用可扩展的软件工具(包括MATLAB)将机器学习算法集成到他们的产品和服务中。

以及人工智能、机器学习和计算都将在边缘发生,企业机器学习的采用将会继续。

如今已经出现了一些混乱,“对数据收集和使用的额外审查使许多企业处于防御状态, “随着企业从概念验证转向生产能力, 在2019年,人工智能的蜜月正式结束,”Aasman表示,最大的未被证实的大趋势之一是Kubernetes的崛起,从根本上实现了扩展工作负载和第三波授权的新方法,如果用户想继续保护个人信息,”Mason说。

” ,“机器学习已经出现在一些领域:用于面部识别的图像处理和计算机视觉、能源生产的价格和负荷预测、工业设备故障预测等,行业领先组织的大多数企业架构师将微服务和容器编排视为商业智能和分析平台的关键架构组件,或转向下一个IT挑战,“如今,在未来的一年里,” ATOS公司北美区副总裁windy garrett预测, 他指出,以满足这一特定需求,Hadoop生态系统就是一个典型的例子,因为那里将生成所有数据,“在2019年,组织需要数据驱动,“人工智能和语义知识图的结合将会改变科学家、技术专家、政治家和学者的工作,” SAS公司产品管理主管Ron Agresta说。


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