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构建人工智能中台作用

人工智能中台是建立大规模人工智能服务的基础架构,在用户智能化升级的过程中可提供模型训练、复用标注管理等方面的技术支持。人工智能中台也可以理解为一个强大的“指挥”系统,能全面管理人工智能模型,简化机器学习流程,提升业务创新效率。

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人工智能中台的作用

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人工智能中台的作用

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人工智能中台是建立大规模人工智能服务的基础架构,在用户智能化升级的过程中可提供模型训练、复用标注管理等方面的技术支持。人工智能中台也可以理解为一个强大的“指挥”系统,能全面管理人工智能模型,简化机器学习流程,提升业务创新效率。

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人工智能中台主要由哪些部分构成?

人工智能中台主要由哪些部分构成?

人工智能中台主要是为人工智能服务提供统一共享服务的平台,需要满足用户在不同人工智能场景中的定制化发展要求,一般人工智能中台由以下四部分构成:

【1】算力层:人工智能模型构建需要强大的算力支撑,需要全面整合 CPU、GPU 等计算资源,形成强大的算力基础;
【2】容器层:人工智能中台需要承载来自四面八方的数据并对数据进行分类和标注,因此容器层需要有强大的弹性扩容能力;
【3】引擎层:人工智能中台需要支持不同类别的深度学习架构完成模型训练,需对已有算法和新建算法进行统一管理,并通过算法服务快速实现模型创新。
【4】能力层:通过可视化形式,快速导入数据集并完成模型的开发和创建。

人工智能中台对企业智能化升级会产生哪些影响?

人工智能中台对企业智能化升级会产生哪些影响?

面对人工智能技术的持续升级,企业需要更精准的数据服务体系加速业务的发展进程,建立人工智能中台,对企业发展主要有以下促进作用:

【1】借助人工智能中台可将已经部署的私有云、公有云等平台的基础设施进行整合集成
【2】人工智能中台,能将企业提供生产、服务管理等不同业务层面的自动化流程优化,提升组织的运转效率
【3】人工智能中台能统一收集和管理各类业务数据并根据反馈数据持续优化企业的运营模式,满足设计、生产、管理等多场景的发展需求。

亚马逊云科技提供的智能化服务有哪些优势?

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降低数据标记成本

机器学习模型建立在高质量的训练数据上,但构建模型时所需要训练的数据,需要花费较高成本,而 Amazon SageMaker Ground Truth 则可以更快速创建和管理高准确的训练数据集,降低相关成本。

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Amazon SageMaker Autopilot 是一种自动机器学习工具,包含50多种生成的不同模型,并可以自动完成原始数据校对、选择算法集、训练和调试多个模型,用户只需几次点击,即可完成模型构建。

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