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什么叫做配资:数据中心人工智能: 以终为始

数据中心人工智能: 以终为始 

一个用于数据中心打点和运营的人工智能(AI)计策,你需要的不只仅是数据和一些很是智慧的人。假如还要满意业务的需求,选择特定的案例并领略那些会影响AI功效的数据范例—然后验证这些功效—将是人工智能可否满意您的业务需求的要害。

通过存眷特定的案例,可以扩展早期的乐成,并慢慢获取进一步的代价。打点人员不需要是人工智能专家,但Uptime Institute发起数据中心打点人员对正在成长应用的人工智能成立根基的深度和广度。这样做意味着他们如何可以更好地确定需要几多数据,以及如何透过人工智能来利用这些数据,这在验证产出的功效和发起时是至关重要的。

在Uptime Institute Intelligence最近撰写的一份题为《很是智能的数据中心:人工智能将如何敦促运营决定》(Very smart data centers: How artificial Intelligence will power operations decisions)的陈诉中,提出应该对数据中心的人工智能有更好领略的概念。

作为第一步,让大家谈谈关于人工智能的几点。首先,演算法和模子有什么差异? 在推广人工智能的人可以拿这些术语来暗示沟通的对象,固然它们大概不尽沟通。

演算法是一系列数学步调或计较指令。它是一个自动指令集。演算法可以是一条指令,也可以是一串指令—它的巨大度取决于每条指令的简朴或庞洪水平,以及/或演算法需要实行的指令数量。

在人工智能中,模子是指可以或许处理惩罚数据并提供对数据的预期响应或是数学模子的功效。譬喻将演算法应用于数据集,功效将会是模子。因此,模子是一个或多个算法的功效。假如输入到演算法中的数据产生变革,可能沟通的数据通过差异的演算法输入,模子就会产生变革。

另一个很是重要的特性是今朝数据中心利用的两种主要人工智能技能:呆板进修和深度进修。

呆板进修技能主要有三种范例:

监视进修:人类提供一个模子和练习数据。演算法获取练习数据并对模子举办微调,使输入和输出/响应更细密地匹配。跟着时间的推移以及数据的增加,演算法能进一步改造模子,并可以或许对新数据的响应做出公道的预测。监视呆板进修在数据中心和其他行业中是最常被利用的一种方法。

无监视进修:演算法从未标志的数据中发明模式或内涵架构。在某些场景中,无监视呆板进修技能会被拿来与监视呆板进修技能相团结。实际上,从无监视呆板进修的输出数据可以成为监视呆板进修的练习数据。

强化进修:人类提供一个模子和未标志的数据。当一套演算法确定命据所发生的最佳化功效时,它会获得一个正的数学“嘉奖”。(来自GOOGLE的开源强化进修框架被定名为多巴胺。) 通过提供反馈,它可以通过差异的变革来举办进修,而强化进修是最新的呆板进修技能。

深度进修(Deep learning)是呆板进修的一个子集,它利用多层人工神经网络来构建基于大量数据的演算法,这些演算法可以或许找到一种最优化的方法来独自做出决定或实行任务。人类提供练习数据和演算法,计较机将这些输入解析成一个很是简朴的观念条理。每个观念成为中立网络上的一个数学节点。深度进修不利用来自人类的呆板进修模子,而是像利用神经网络一样利用练习数据,它的事情道理像一个决定树。它按照本身对培训数据的阐明成立了新的模子。

哪种技能最适合哪种用例?这取决于算法的质量和巨大度,以及所利用的模子和数据。可是,假如所有这些都是沟通的,那么有一些特定的技能出格适合于特定的用例。

有些人说,深度进修可以发明更洪流平的低效,因为它不受已知模子的约束。另一方面,监视呆板进修能做到越发透明(使得规模专家更容易验证功效),并且自动化的速度也更快。

它大概有所差异,可是下面是一些很是适合差异范例的呆板进修和深度进修的案例。


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固然此刻还处于早期阶段,可是跟着时间的推移,某些技能大概会在将来主导特定的需求。

操纵人员至少应该相识正在应用的人工智能,并到达必然深度和广度的根基常识程度。假如回收人工智能来辅佐运营,要求供给商显示模子中的数据点以及这些节点之间的干系—换句话说,需要相识人工智能是如何利用这些数据来提出相关的发起。最后,岂论是否由人员来举办操纵,跟踪功效老是很重要的。

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