Главная » IT-индустрия » Искусственный интеллект – в помощь искусственному интеллекту

Искусственный интеллект – в помощь искусственному интеллекту

Сегодня исследователи данных вынуждены тратить слишком много времени на манипуляции с данными, их слияние и очистку в процессе подготовки их к использованию в моделях искусственного интеллекта, отмечают в SAS..

 

Оливер Шабенбергер, ожидающий назначения на должность генерального директора SAS, поделился своим видением стратегии компании, которая желает помочь клиентам автоматизировать свою деятельность в части применения науки о данных и искусственного интеллекта.

«По иронии судьбы, работа, требующая масштабной автоматизации такого рода, сама относится к науке о данных», – указал он.

Как утверждают в Bloomberg, нынешний операционный и технический директор SAS уже давно рассматривается основателем и генеральным директором компании Джимом Гуднайтом в качестве своего преемника.

На первом этапе его обязанности заключались в разработке статистических алгоритмов и моделей. Шабенбергер пришел в SAS в 2002 году, будучи профессором статистики университета штата Мичиган и политехнического университета Вирджинии.

– Но несмотря на совершенствование этих алгоритмов, для чего лучшие из нас делают все возможное, их производительность очень далека от того, что можно добиться с другим подходом. «На протяжении многих лет мы вручную создавали модели для обнаружения объектов, распознавания лиц, взаимодействия на естественном языке и т.д., – отметил он. Нужен искусственный интеллект, который взялся бы за эту работу. Исследователи данных тратят слишком много времени на манипуляции с данными, их слияние и очистку, подготавливая их для моделей искусственного интеллекта. Мы имеем дело со все более разнообразными, неструктурированными данными и все более сложными моделями. Для автоматизации подготовки данных и повторного использования соответствующих процедур надо использовать средства распознавания образов и машинного обучения. Автоматизация могла бы помочь в поиске наилучшей модели, поиске параметров и автоматизации всего процесса моделирования».

Построением моделей машинного обучения будут заниматься не только исследователи данных, но и представители бизнеса, включая высшее руководство. Автоматизируя больше аспектов искусственного интеллекта, SAS рассчитывает «демократизировать» его.

– Все должны иметь возможность генерировать и потреблять идеи, отвечающие духу времени». «Всем, кто прикасается к данным, нужно позволить производить и потреблять аналитику, – указал Шабенбергер.

Все эти игроки предлагают простые в реализации инструменты искусственного интеллекта, с помощью которых можно быстро развернуть модели машинного обучения. На протяжении многих лет компания SAS оставалась практически единственным поставщиком средств анализа данных, однако сегодня ей приходится непосредственно конкурировать с AWS, Google, IBM и Microsoft.

Основная часть этой суммы придется на инновации в области программного обеспечения, образования и экспертных услуг. Стремясь укрепить свои позиции, SAS объявила в марте о намерении инвестировать в ближайшие три года в искусственный интеллект миллиард долларов.

– Это заложено в ДНК компании. «В последние пять лет SAS остается лидером на рынке современной аналитики прежде всего потому, что в основе ее решений лежит машинное обучение и глубокое знание аналитики, – подчеркнул директор исслледований IDC в области искусственного интеллекта Дэйв Шубмейл. Это поможет компаниям, заинтересованным в искусственном интеллекте, – как на ранней стадии жизненного цикла аналитических решений, так и в его более зрелом состоянии». Сочетая знания и технологические новшества с постоянным стремлением к инновациям в сфере компьютерного зрения, обработке естественного языка и глубинного обучения, компания занимается внедрением средств искусственного интеллекта во множестве отраслей.

Кстати, искусственный интеллект он предпочитает называть «интегрированной аналитикой». По словам Шабенбергера, благодаря SaaS компаниям сегодня становится легче масштабировать свои проекты в области искусственного интеллекта и применять соответствующую технологию при ведении бизнеса.

– Как преобразовать искусственный интеллект из научного проекта в средство создания ценностей для организации. «Мы должны решить, как интегрировать все это в свои бизнес-процессы и операции, – отметил он. И перейти от научного проекта к совершенству операционной деятельности».





Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показанОбязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Это интересно

ARM представила конструкции процессоров для смартфонов 2021 года

Самый мощный вариант, Cortex-X1, создан компанией в сотрудничестве с партнерами. Компания ARM анонсировала новое поколение процессоров, обещающих смартфонам 20-процентное увеличение производительности по сравнению с предыдущим. Среди новинок особняком стоит ядро Cortex-X1, специально оптимизированное, чтобы обеспечивать чипу максимальное быстродействие. ARM проектирует ...

Лучший опыт процессного управления — на «BPM 2020 ОНЛАЙН»

Без интеллектуального управления бизнес-процессами трудно рассчитывать на эффективность борьбы с кризисом и успешность цифровой трансформации. 17 июня 2020 года Издательство «Открытые системы» и Ассоциация профессионалов управления бизнес-процессами (ABPMP Russian Chapter) проведут конференцию «BPM 2020 ОНЛАЙН. Процессы цифрового предприятия». Ее участники ...