220 подписчиков
🧠🤯 Как ИИ учится на огромных данных? Все дело в хранилищах!
Искусственный интеллект — это голодный зверь, который постоянно нуждается в новых данных для обучения. Но как обеспечить доступ к миллионам, миллиардам, а то и триллионам данных?
Ответ прост: правильная технология хранения!
🚀 Цикл данных ИИ:
1. Сбор данных: Сначала нужно собрать данные из разных источников: веб-сайты, соцсети, датчики и т.д.
2. Обработка и очистка: Данные нужно привести в порядок: удалить дубликаты, исправить ошибки, преобразовать форматы.
3. Хранение: Здесь все серьезно!
4. Обучение: ИИ использует хранящиеся данные для обучения моделей и улучшения своих навыков.
5. Развертывание: Обученные модели используются в реальных приложениях.
🤔 Какая технология хранения подходит для ИИ?
🌟Облачные хранилища: Гибкие, масштабируемые, но требуют постоянной оплаты.
🌟Распределенные базы данных: Отлично подходят для обработки больших объемов данных, но сложнее в настройке.
🌟Специализированные хранилища для ИИ: Оптимизированы для быстрого доступа и обработки данных, но могут быть дорогими.
💪 Правильный выбор технологии хранения данных — залог успеха любого проекта ИИ!
#ИИ #машинноеобучение #data #циклданных #хранилища #технологии #bigdata #инновации #разработка
Подпишись👉@aisimple
1 минута
3 октября 2024