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DataFocus 数据剖析核算与人工智能

原标题:DataFocus 数据剖析核算与人工智能 依据DataFocus曾经发布的一项剖析显现,自2012年以来,最大的人工智能赋能的数据剖析所运用的核算量呈指数级增加,而现在这一目标现已增加了30多万倍。数据剖析和核算核算方面的改善一直是人工智能前进的一个要害组成部分,因而,只要按着这种趋势走下去,数据剖析和核算与人工智能之间的联系将密不可分。相同的,DataFocus根据人工智能的数据剖析自身也为人工智能的算法不断的在优化和改善。 咱们以为,推进人工智能开展的三个要素是:算法立异、数据(既可所以现有数据,也可所以交互环境下的数据)以及可供数据剖析运用的数据量。算法立异和数据很难追寻,但数据核算是肯定可量化的,这为衡量人工智能前进供给了很好的时机。当然,运用大规模核算有时仅仅暴露了咱们现有算法的缺陷。可是,至少在当时的许多领域中,更多的核算好像能够比预期带来更好的成果和价值,而且常常与算法的前进相得益彰。 关于这个剖析,咱们以为最要害的要素不是一个GPU的速度,也不是说有一个硬件才能很强壮的数据中心。但数据的核算量是潜在可能性最大的。每个模型的核算与整个批量核算有很大的不同,由于并行性(硬件和算法)的约束约束了数据模型的巨细,或者说能够有效地发挥其核算价值的模型数量。当然,重要的打破仍然是经过少数的数据剖析作业完成大规模的以人工智能为根底的数据发掘和探究。

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