12.09.2019  Экспертиза, Искусственный интеллект

Когда машинное обучение встраивается в СУБД, организации получают расширенные возможности курирования данных за счет автоматизации контроля качества, гармонизации, усвоения и обогащения данных помимо решения других задач, часто весьма сложных, пишет портал eWeek на основе информации, предоставленной старшим менеджером продуктов компании MarkLogic Энтони Роачем. Машинное обучение (МО) помогает организациям управлять заслуживающими доверия данными, позволяя создавать точные модели данных на основе огромных хранилищ, а затем формировать процессы, которые постоянно совершенствуются благодаря сообществу пользователей. Однако проще сказать, чем сделать. Сегодня экосистема инструментов МО стала невероятно сложной. В организациях часто нет сотрудников, способных в ней ориентироваться. Кроме того, организации переживают трудные времена, когда они вынуждены доверять моделям МО, многие из которых работают по принципу «черного ящика». Ниже приводятся восемь тезисов о современном состоянии МО и о том, как встраивание МО в платформу СУБД позволяет организациям быстро и интеллектуально внедрять инновации, основываясь на заслуживающих доверия данных и используя заслуживающие доверия методы их анализа. 1. Анализ данных, мягко говоря, представляет сложности На протяжении нескольких лет мы слышим только о больших данных — как они восхитительны и как анализ огромных объемов данных позволит получать восхитительные знания, которые позволят бизнесу принимать более умные решения. Однако компании ... читать далее.