英特尔:大公司如何合作挖掘金5G|极速百家乐

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本文摘要:第二,要构建从工业级到终端的大数据分析,人工智能的应用并不是说训练模型就能完成的,而是非常复杂的生产线和工作流程。与过去几年相比,深度自学和人工智能应用于场景更为普遍,处理的数据也更为普遍,因此客观地拒绝用户构建从末端到末端的大数据处理分析,加上机器学习、深度自学的统一生产线。

一起成为新的挑战。第二,要构建从工业级到终端的大数据分析,人工智能的应用并不是说训练模型就能完成的,而是非常复杂的生产线和工作流程。从数据的收集、引进、处理、特征的提取、各种模型的构造训练到最后的配置、推理小说等,是非常复杂的工作流程。我们需要帮助用户分析从这个样本末端到终端的大数据处理,加上机械学习的工作流程需要非常方便地构筑,大大提高了用户的研究开发效率、配置效率和运输效率。

与过去几年相比,深度自学和人工智能应用于场景更为普遍,处理的数据也更为普遍,因此客观地拒绝用户构建从末端到末端的大数据处理分析,加上机器学习、深度自学的统一生产线。英特尔仔细观察到,顾客更像市场需求。我们有很多用户来自很多大型互联网公司和大型企业中的传统实验室,他逐渐找不到。建立人工智能深度自学的框架和模型后,如何确实去生产系统,可以在上面跑生产数据。

这是用户在英特尔AnalyticsZoo使用的最重要的起点。此外,AnalyticsZoo的用户也很少有硬件OEM制造商、软件提供商、公有云提供商等,在英特尔现场展示的客户包括浪潮、宝信、戴尔、蚂蚁云、腾讯云等。核心|从末端到末端应用于场景形成从深度自学模型到原始工业级应用需要多少步骤?例如,戴金权在现场展示的PPT,黑色部分是核心的深度自学模型,但是周有很多工作要完成,可以一起运营。

深度自学的模型只是整个过程的一部分,必须建立和应用于深度自学模型。此外,数据的引进、数据的清除、特征的提取、集团整体的资源管理和各应用程序的共享等,这些工作实际上占有机械学习和深度自学的工业级应用于开发大部分时间和资源。

因此,数据处理、机械学习、算法必须与现有大数据处理的工作流程相结合。这也是从终端到终端的应用在场景中面临的问题,在没有统一的大数据分析的AI平台之前,必须手动组合很多不同的框架。另外,很多用户的开发一般是指单独开始,在必须处理更多数据的情况下,必须去大规模的分布环境,进入生产环境。

从AnalyticsZoo的角度来看,首先,英特尔需要将不同的框架无缝地构筑在生产线上,通过软件层面的各种新的反对和功能,TensorFlow、Spark需要非常无缝地构筑在一个程序中,Spark程序中需要反映TensorFlow的Code二是在研究开发过程中,基础运营在Spark这样的发动机上,可以反映各种深度自学的功能,可以运营在单独的环境中,也可以去分布的环境中,用户也可以采访生产数据。很多用户希望AnalyticsZoo,是因为需要构筑末端,与生产系统完全一致的原型。

这是我们的主要出发点,可以帮助用户分析整个大数据,人工智能的应用可以方便地构建到终端的生产线,而且可以方便地从用户的笔记本电脑运营到集团,运营到用户的生产环境,这是英特尔在基础AnalyticsZoo这个平台上的工作AnalyticsZoo为大数据平台优化,今天大数据平台基本上运营在非常大规模的英特尔至强大的处理器上,可能是几十、几百、几千个节点,但英特尔用于大量基础优化的框架和库,如MKL-DNN、OpenVINO等戴金权表示,在英特尔的生态系统中构建人工智能开发平台时,基础需要反对英特尔各种硬件的加速,无论是强大的服务器还是Movidius、FPGA、神经网络处理器、未来的独立国家显示卡,都可以通过Onebapi下面的基础生态系统(公共编号:)总结,AnalyticsZoo需要将各种各样的模块统一到不同的框架下,从终端到终端的生产线,提高顾客的研究开发配置大数据分析和深度自学的能力,在现在深度自学和机械学习越来越普遍的背景下,英特尔的工作英特尔高级首席工程师、大数据技术世界CTO戴金权已经证实参加了中国计算机学会主办的CCF-GAIR世界人工智能和机器人峰会。2019年7月14日,CCF-GAIR、2019将融合语音、计算机视觉等传统人工智能重点方向的研究,以及经济学等领域的新应用,将继续应用于历史和未来、学术研究和产业,对世界和中国近40年来的人工智能研究进行系统的总结,将来的发展在现在简单的国际形势下超链接:CCF-GAIR钟2019大会官方网站涉及文章:英特尔第一次向投资者讲述未知的秘密腾讯x英特尔:大公司如何合作挖掘金5G&MEC?英特尔以数据为中心的竞争优势是什么?BATJ有联合意见的原创文章,允许禁止发表。

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