Как выбрать систему хранения данных

0
72

Данные, используемые для обучения алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, требуют систем хранения, адаптированных к их конкретным потребностям. Нужно отдельно отметить, что если вас интересуют системы хранения больших данных, сервера и их комплектующие, то перейдите на данный сайт — https://forpro.ru/.

Эти данные необходимы для искусственного интеллекта, и могут рассматриваться в качестве «топлива» систем искусственного интеллекта. Действительно, прежде чем выполнять задачу, нейронная сеть должна быть обучена на основе данных. Например, ИИ, предназначенный для распознавания кошки на фотографии, нужно будет обучать на множестве фотографий кошек.

Фактически, данные, используемые для искусственного интеллекта, требуют особых систем хранения. Эти системы должны быть адаптированы к тому, как данные собираются, обрабатываются и хранятся платформами машинного обучения. Вот критерии, которые следует учитывать при выборе системы хранения данных с платформы AI.

Масштабируемость

Чтобы иметь возможность генерировать точные и эффективные алгоритмы, системы искусственного интеллекта должны обрабатывать огромные объемы обучающих данных. Например, Microsoft должна была использовать речевые данные за пять лет, чтобы научить компьютеры говорить. Точно так же Tesla обучила свою систему автопилота на данных, полученных за 1,3 миллиарда миль.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:  NeoSpy – присмотрит за Вашим компьютером

Следовательно, система, выбранная для хранения этих данных, должна поддерживать такие тома. Кроме того, со временем для повышения точности алгоритмам машинного обучения потребуется все больше данных. Поэтому важно выбрать «масштабируемую» систему хранения, емкость которой может адаптироваться к экспоненциальным потребностям ИИ.

Поэтому, как правило, мы выбираем объектно-ориентированные системы хранения, поскольку это единственный тип хранения, который может неограниченно расширяться в пределах одного пространства имен. Кроме того, модульная конструкция этих систем позволяет легко и мгновенно добавить емкость.

Однако мы также можем обратиться к горизонтально масштабируемым системам, которые обеспечат масштабируемость, а также высокую производительность. Единственный недостаток этого типа системы заключается в том, что хранение полных наборов данных может быть очень дорогостоящим. В качестве альтернативы теперь мы можем выбрать публичное облако …

Цена

Стоимость также является ключевым критерием при выборе системы хранения для ИИ и машинного обучения. Очевидно, что приоритетом компании является сохранение данных, необходимых для ее проектов в области искусственного интеллекта, без ущерба для бюджета.

Поэтому важно выбрать наиболее экономичное решение и при этом убедиться, что оно отвечает другим конкретным потребностям, связанным с хранением данных, предназначенных для искусственного интеллекта.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь