Ποιος είναι ο στόχος του αγωγού δεδομένων AI;
Ποιος είναι ο στόχος του αγωγού δεδομένων AI;

Βίντεο: Ποιος είναι ο στόχος του αγωγού δεδομένων AI;

Βίντεο: Ποιος είναι ο στόχος του αγωγού δεδομένων AI;
Βίντεο: Καλαμάτα: Τον Οκτώβριο ξεκινά το μεγάλο έργο του αγωγού Φ800, με στόχο να ολοκληρωθεί σε 2 χρόνια 2024, Δεκέμβριος
Anonim

Όλα συμπεριλαμβάνονται υπόσχεται να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να προβλέψουν με ακρίβεια τη μεταβαλλόμενη δυναμική της αγοράς, να βελτιώσουν την ποιότητα των προσφορών, να αυξήσουν την αποτελεσματικότητα, να εμπλουτίσουν τις εμπειρίες των πελατών και να μειώσουν τον οργανωτικό κίνδυνο κάνοντας τις επιχειρήσεις, τις διαδικασίες και τα προϊόντα πιο έξυπνα.

Απλώς, γιατί χρειαζόμαστε τη διοχέτευση δεδομένων;

ο αγωγός δεδομένων : κατασκευασμένο για αποτελεσματικότητα Παρέχει ταχύτητα από άκρο σε άκρο εξαλείφοντας τα σφάλματα και καταπολεμώντας τα σημεία συμφόρησης ή την καθυστέρηση. Μπορεί να επεξεργαστεί πολλαπλές δεδομένα ρέει ταυτόχρονα. Με λίγα λόγια, αυτό είναι απόλυτη ανάγκη για το σημερινό δεδομένα -κατευθυνόμενη επιχείρηση.

Εκτός από τα παραπάνω, τι είναι η αρχιτεκτονική αγωγών δεδομένων; Αρχιτεκτονική Σωληνώσεων Δεδομένων . ΕΝΑ αρχιτεκτονική αγωγών δεδομένων είναι ένα σύστημα που καταγράφει, οργανώνει και δρομολογεί δεδομένα ώστε να μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την απόκτηση γνώσεων. Ακατέργαστος δεδομένα περιέχει πάρα πολλά δεδομένα σημεία που μπορεί να μην είναι σχετικά. Αρχιτεκτονική αγωγών δεδομένων οργανώνει δεδομένα συμβάντα για την υποβολή εκθέσεων, ανάλυση και χρήση δεδομένα ευκολότερη.

Μπορεί επίσης να ρωτήσει κανείς, τι είναι ένας αγωγός επεξεργασίας δεδομένων;

Εξ ορισμού, α αγωγός δεδομένων αντιπροσωπεύει τη ροή του δεδομένα μεταξύ δύο ή περισσότερων συστημάτων. Είναι ένα σύνολο οδηγιών που καθορίζουν πώς και πότε να μετακινηθείτε δεδομένα μεταξύ αυτών των συστημάτων. Υπάρχουν πολλά αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων . Κάποιος μπορεί: «Ενσωμάτωση» δεδομένα από πολλές πηγές.

Τι είναι το Pipeline AI;

PipelineAI εκπαιδεύει συνεχώς, βελτιστοποιεί και εξυπηρετεί μοντέλα μηχανικής μάθησης σε δεδομένα ζωντανής ροής απευθείας στην παραγωγή. Η πλατφόρμα υποστηρίζει όλα τα κύρια Όλα συμπεριλαμβάνονται και πλαίσια μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων των Spark ML, Apache Kafka, Scikit-Learn, Xgboost, R, TensorFlow, Keras και PyTorch.

Συνιστάται: