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一文详解人工智能(AI)数据平台

您在寻找AI数据平台吗?本文将解释什么是AI数据平台,以及它如何帮助您简化数据存储并创建更高效的AI流程。
什么是人工智能数据平台?人工智能是计算机通过学习做出类似人类决策的过程,需要大量数据。人工智能数据平台是用于摄取、处理和分析人工智能生成的数据的完整解决方案。

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人工智能数据平台如何工作?

对于任何系统来说,人工智能都是一项高要求的工作。支持机器学习、环境解释、数据管理和信息存储所需的处理和存储能力通常远远超出单个机器的能力。具有统一机器学习和人工智能能力的基于云的平台通过高性能计算、快速访问存储和可扩展云系统的结合,为下一代智能系统赋能。
这些人工智能平台依赖于其底层硬件和连接软件的性能。这些平台最具挑战性的一个方面是存储。一个机器学习系统摄取和建模TB级的数据,将无法使用传统的硬件来处理这么大的信息量。
因此,人工智能数据平台是一种用于支持机器学习或AI的组合云系统,无论是商业目的还是研究目的,都需要具有高性能的存储和检索能力。这些平台通常由第三方供应商支持,管理整个基础架构或提供组织可以使用其现有功能的组件。

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什么是机器学习的生命周期?

为了更好地了解数据平台如何支持机器学习和人工智能,有助于了解该过程的范围。机器学习很复杂,需要广泛的高性能计算和扩展能力来有效运作。
机器学习的生命周期包括以下几个阶段:

  • 数据准备:数据来自多个源,而且并不总是干净的。机器学习生命周期的第一步是让数据为任何模型或目的做好准备。这可能包括精简来自几个输入源的数据,将其组织成结构化的数据,对其进行标记,并将其存储。
  • 模型训练:机器学习系统有时会与广泛的学习模型一起工作。然而,在大多数情况下,机器学习系统还必须根据部分或全部提供的数据创建自己的模型。在这个阶段,系统试图学习数据是什么,它的本质是什么,以及作为其整体任务的一部分要提取什么模式。
  • 参数选择:参数微调机器学习系统如何处理数据,并代表工程师和数据科学家可以用来缩小范围或推动从训练数据中进行更优化学习的控制。
  • 迁移学习:机器学习模型通常不能跨学习领域重复使用,但机器学习系统获得的一些基本见解可以为其他系统的较小组件提供信息。因此,使用系统的一部分来启动另一个系统的训练可以显着降低时间和资源成本。
  • 模型验证:在这个阶段,用户和科学家决定最终的机器学习模型是否真正提供了为其开发的任何应用程序所需的预期输出。
  • 部署:将模型应用于为其设计的应用程序,并观察任何更改或集成,以确保模型处于正确的工作状态。
  • 监控:监控系统以确保最佳的工作操作、安全性、合规性、管理和治理。
这些生命周期步骤是抽象的,因为它们是适用于特定系统和基础设施的特定操作的广泛方法。人工智能数据平台负责支持此生命周期中的一些关键操作。


人工智能数据平台和机器学习的生命周期

这些平台通常包括几个层,信息将通过这些层移动:

  • 数据和集成层:人工智能数据平台的核心,该层提供对学习算法和学习网络使用的信息的关键访问。机器学习算法从数据中“学习”模式和规则必须能够随时访问存储的信息。需要注意的是,数据体系结构或用于存储和访问数据的模式可能与平台体系结构不同。
  • 实验层:在这一层,数据科学家实施、设计和选择模型以使用机器学习训练。在这个级别,机器学习网络通过选定的模型进行训练,从数据和集成层信息中提取。
  • 运营和部署层:该层控制风险评估、模型管理和针对业务和研究目标的治理,通常具有系统中不同组件、容器和模型的高级视图。
  • 智能层:在这一层,机器学习通常通过来自用户、平台或设备的输入来解决实际问题。与实验层不同,这一层的人工智能和机器学习通常直接响应存储在高性能存储中的实时数据或复杂数据,以进行分析。
  • 体验层:用户界面层支持增强现实、虚拟现实或分析仪表板等界面,以提供来自 AI 的见解。
机器学习系统必须能够在训练和操作级别(特别是实验和智能层)快速摄取大量数据。在训练期间,机器学习系统正在学习如何组织和响应大量结构化和非结构化信息——这意味着,要使该任务在合理的时间内可行,它需要高性能计算!


人工智能数据平台带来了什么?

这些AI数据平台为投资于开发和实施机器学习到其运营中的企业提供了显着的好处。这些平台不仅将使人工智能成为许多用户的现实,而且它们还将支持对人工智能的高级研究,远远超出集中式计算机所能完成的工作。
这些平台的一些主要优势包括:

  • 编排和开发:基于云的人工智能需要大量的计算能力、存储和后者的即时访问来为前者提供算法。只有AI数据平台提供适当的硬件和优化的系统来支持它们,对数据进行组织和分类、结构化、提供给算法以及控制数据流以支持不同的模型才是可持续的过程。
  • 可扩展性:在现实世界中运行的AI可能需要根据其输入的大小快速扩展。人工智能数据平台通过使用可随需求增长或爆发的混合云环境中易于扩展的云基础设施来解决这个问题。
  • 安全性:人工智能经常处理敏感数据,无论是支付信息、个人身份信息还是特定管辖范围内的受保护信息(HIPAA、CMMC等)。一个综合平台可以帮助集中安全控制和分析,以便管理员可以更好地管理数据流和安全需求。
  • 合规性:除了安全措施之外,大多数合规性框架都需要数据和系统安全合规性,甚至包括审计、日志记录、访问管理和其他一些要求。具有处理文件传输、存储安全、日志记录功能和其他要求的合规控制的集中式平台可以避免不合规问题。


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