Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Организации должны заменить устаревшие процессы ETL (Extract, Transform, Load, извлечение, преобразование, загрузка) интеллектуальными рабочими процессами, основанными на метаданных, чтобы эффективно готовить огромные объемы неструктурированных данных, необходимых для современных приложений искусственного интеллекта, пишет на портале ITPro Today Кришна Субраманиан, операционный директор, президент и соучредитель компании Komprise. В условиях, когда ИИ преобразует бизнес-операции, организациям необходимо сосредоточиться на данных и, в частности, на том, как построить эффективные конвейеры данных для снабжения ими ИИ. Проблема заключается в том, что традиционные конвейеры данных, использующие ETL, были созданы для структурированных данных и в корне не соответствуют потребностям ИИ. Модель ETL — основа бизнес-аналитики на протяжении десятилетий — была создана для другой эпохи и других типов данных. Разработанная для структурированных данных из баз данных, она больше не работает в мире, где 90% данных не структурированы и находятся в файлах различных форматов и типов. Эти данные состоят из документов, изображений, видео- и аудиофайлов, данных приборов и датчиков. Такое смещение акцента с аналитики данных прошлого, использующей структурированные данные, на ИИ сегодняшнего дня, которому требуются большие объемы неструктурированных данных, требует полного переосмысления того, как организации готовят данные для использования их в ИИ. Проблема неструктурированных данных Основная ... читать далее.
