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大数据曾经辉煌一时但需要深度学习才能创造价值

导读 大数据在几年前风靡一时,但是如果没有应用分析,数据本身并没有太大帮助。因此,当今的公司需要专注于近几个月来出现的现代技术,包括深度

大数据在几年前风靡一时,但是如果没有应用分析,数据本身并没有太大帮助。因此,当今的公司需要专注于近几个月来出现的现代技术,包括深度学习和其他经过训练能够从大量数据中提取价值的人工智能方法。

“大数据有它的辉煌时期,但现在他们要来的是高潮的结束,因为人们意识到,他们得到的是那种什么,他们不能做出太大的意义[一]总,说:”丽然Zkabel,WekaIO Inc.的联合创始人兼首席执行官

Zvibel在加利福尼亚帕洛阿尔托的CUBE工作室与Stu Miniman(@stu)坐下来进行CUBE对话。他们讨论了大数据将如何与新的和改进的AI技术联系的方式。

大数据与机器学习的联系

现在,公司将数据视为一种资产,他们已经开始寻找有效的方法来将所有数据进行上下文化。事实证明,人类的思维过程可能是完美的灵感。Zvibel说:“人们确实了解,要更好地利用数据,您需要采用与大脑工作方式类似的方式。”

对于Zvibel来说,一切都与反馈以及如何从自身中学习数据有关。Zvibel说:“客户最终收集了大量数据,然后他们在这种数据上训练他们的模型,然后将这些智能模型推向了边缘。”

据Zvibel称,这些被认为是闭环系统。他说:“我们现在处在许多此类循环的初期,但是……我认为可能需要两到五年的时间才能使我们经历一次非常有趣的演变,使我们周围的系统变得更加智能。”

据Zvibel称,WekaIO通过创建针对AI和机器学习与培训而调整的最快的文件系统来适应这一需求。该公司还对有效的对象存储进行了分层,这些对象存储达到EB级。他说:“ [客户]仅根据我们处理数据的不同方式,完成培训课程的速度比他们使用传统…解决方案的速度快10倍。”

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