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 ...
Внедрение искусственного интеллекта в корпоративной среде ускоряется, но многие организации сталкиваются с суровой реальностью: ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, которые ему передаются. Более конкретно: ИИ хорош настолько, насколько хороши метаданные, которые описывают, фильтруют и управляют этими данными. По мере того, как большие языковые модели (LLM) и другие инструменты генеративного ИИ становятся частью корпоративного мейнстрима, метаданные становятся ключом к успешному использованию неструктурированных данных в ИИ, пишет на портале BigDATAwire Кришна Субраманьян, операционный директор, президент и соучредитель Komprise. Метаданные предоставляют неструктурированным данным контекст для точного курирования данных. Это важно, поскольку передача больших объемов неструктурированных данных в каждый процесс ИИ может быть чрезмерно дорогой и трудоемкой. От пассивных меток к активному интеллекту Традиционно системные метаданные, например, рассматривались как набор пассивных дескрипторов: размер и тип файла, владелец, дата создания и время последнего изменения. Эти метаданные, автоматически генерируемые системами хранения, помогали ИТ-отделам управлять политиками хранения, извлечения и доступа. Однако развитие ИИ радикально изменило то, что могут и должны делать метаданные. Метаданные становятся центральным интеллектуальным уровнем, поскольку организации видят потенциал их обогащения посредством тегирования данных. Эти обогащенные метаданные включают в себя контекстную ... читать далее.
