Ո՞րն է AI տվյալների խողովակաշարի նպատակը:
Ո՞րն է AI տվյալների խողովակաշարի նպատակը:

Video: Ո՞րն է AI տվյալների խողովակաշարի նպատակը:

Video: Ո՞րն է AI տվյալների խողովակաշարի նպատակը:
Video: The END of Photography - Use AI to Make Your Own Studio Photos, FREE Via DreamBooth Training 2024, Նոյեմբեր
Anonim

AI խոստանում է օգնել բիզնեսին ճշգրիտ կանխատեսել շուկայի փոփոխվող դինամիկան, բարելավել առաջարկների որակը, բարձրացնել արդյունավետությունը, հարստացնել հաճախորդների փորձը և նվազեցնել կազմակերպչական ռիսկը՝ բիզնեսը, գործընթացները և արտադրանքը դարձնելով ավելի խելացի:

Պարզապես, ինչու՞ է մեզ անհրաժեշտ տվյալների խողովակաշար:

Այն տվյալների խողովակաշար կառուցված է արդյունավետության համար Այն ապահովում է ծայրից ծայր արագություն՝ վերացնելով սխալները և պայքարելով խցանումների կամ հետաձգման հետ: Այն կարող է մշակել բազմաթիվ տվյալները հոսքերը միանգամից. Մի խոսքով, դա է այսօրվա համար բացարձակ անհրաժեշտություն տվյալները - առաջնորդվող ձեռնարկություն.

Բացի վերևից, ի՞նչ է տվյալների խողովակաշարի ճարտարապետությունը: Տվյալների խողովակաշարերի ճարտարապետություն . Ա տվյալների խողովակաշարի ճարտարապետություն համակարգ է, որը գրավում, կազմակերպում և ուղղորդում է տվյալները որպեսզի այն օգտագործվի պատկերացումներ ձեռք բերելու համար: Հում տվյալները պարունակում է չափազանց շատ տվյալները կետեր, որոնք կարող են տեղին չլինել: Տվյալների խողովակաշարի ճարտարապետություն կազմակերպում է տվյալները իրադարձություններ՝ հաշվետվություններ պատրաստելու, վերլուծելու և օգտագործելու համար տվյալները ավելի հեշտ.

Կարելի է նաև հարցնել՝ ի՞նչ է տվյալների մշակման խողովակաշարը:

Ըստ սահմանման՝ ա տվյալների խողովակաշար ներկայացնում է հոսքը տվյալները երկու կամ ավելի համակարգերի միջև: Դա հրահանգների մի շարք է, որը որոշում է, թե ինչպես և երբ շարժվել տվյալները այս համակարգերի միջև: Կան բազմաթիվ տվյալների մշակման խողովակաշարեր . Մեկը կարող է. «Ինտեգրվել» տվյալները բազմաթիվ աղբյուրներից:

Ի՞նչ է խողովակաշարի AI-ն:

PipelineAI անընդհատ վերապատրաստում, օպտիմիզացնում և սպասարկում է մեքենայական ուսուցման մոդելները ուղիղ հեռարձակման տվյալների վրա անմիջապես արտադրության մեջ: Պլատֆորմն աջակցում է բոլոր հիմնականներին AI և մեքենայական ուսուցման շրջանակներ, ներառյալ Spark ML, Apache Kafka, Scikit-Learn, Xgboost, R, TensorFlow, Keras և PyTorch:

Խորհուրդ ենք տալիս: