Koji je cilj AI podatkovnog cjevovoda?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:47

AI obećava da će pomoći poslovanju da točno predvidi promjenjivu tržišnu dinamiku, poboljša kvalitetu ponude, poveća učinkovitost, obogati korisničko iskustvo i smanji organizacijski rizik čineći poslovanje, procese i proizvode inteligentnijim.

Jednostavno, zašto nam treba podatkovni cjevovod?

The cjevovod podataka : izgrađen za učinkovitost Omogućuje brzinu od kraja do kraja eliminirajući pogreške i boreći se s uskim grlima ili latencije. Može višestruko obraditi podaci potoci odjednom. Ukratko, to je apsolutna potreba za današnje podaci poduzeće koje pokreće.

Osim gore navedenog, što je arhitektura podatkovnog cjevovoda? Arhitektura podatkovnog cjevovoda . A arhitektura podatkovnog cjevovoda je sustav koji hvata, organizira i usmjerava podaci tako da se može koristiti za stjecanje uvida. Sirova podaci sadrži previše podaci točke koje možda nisu relevantne. Arhitektura podatkovnog cjevovoda organizira podaci događaje za izvještavanje, analizu i korištenje podaci lakše.

Netko se također može zapitati, što je cjevovod za obradu podataka?

Po definiciji, a cjevovod podataka predstavlja tok podaci između dva ili više sustava. To je skup uputa koje određuju kako i kada se kretati podaci između ovih sustava. Ima ih mnogo cjevovodi za obradu podataka . Može se: "Integrirati" podaci iz više izvora.

Što je pipeline AI?

PipelineAI kontinuirano trenira, optimizira i poslužuje modele strojnog učenja na podacima koji se prenose uživo izravno u produkciji. Platforma podržava sve glavne AI i okviri za strojno učenje, uključujući Spark ML, Apache Kafka, Scikit-Learn, Xgboost, R, TensorFlow, Keras i PyTorch.