Ano ang layunin ng pipeline ng data ng AI?
Ano ang layunin ng pipeline ng data ng AI?

Video: Ano ang layunin ng pipeline ng data ng AI?

Video: Ano ang layunin ng pipeline ng data ng AI?
Video: How to write a good research introduction | Paano magsulat ng research introduction 2024, Nobyembre
Anonim

AI nangangako na tulungan ang negosyo na tumpak na mahulaan ang pagbabago ng dynamics ng merkado, pagbutihin ang kalidad ng mga alok, pataasin ang kahusayan, pagyamanin ang mga karanasan ng customer at bawasan ang panganib sa organisasyon sa pamamagitan ng paggawa ng negosyo, mga proseso at produkto na mas matalino.

Kaya lang, bakit kailangan natin ng pipeline ng data?

Ang pipeline ng data : binuo para sa kahusayan Nagbibigay ito ng end-to-end na bilis sa pamamagitan ng pag-aalis ng mga error at paglaban sa mga bottleneck o latency. Maaari itong magproseso ng maramihang datos sabay-sabay na dumadaloy. Sa madaling salita, ito ay isang ganap na pangangailangan para sa ngayon datos -driven na negosyo.

Sa tabi sa itaas, ano ang arkitektura ng pipeline ng data? Arkitektura ng Data Pipeline . A arkitektura ng pipeline ng data ay isang sistema na kumukuha, nag-aayos, at mga ruta datos upang ito ay magamit upang makakuha ng mga insight. hilaw datos naglalaman ng masyadong marami datos mga puntong maaaring hindi nauugnay. Arkitektura ng pipeline ng data nag-aayos datos mga kaganapan upang gawin ang pag-uulat, pagsusuri, at paggamit datos mas madali.

Maaaring magtanong din, ano ang pipeline ng pagproseso ng data?

Sa pamamagitan ng kahulugan, a pipeline ng data kumakatawan sa daloy ng datos sa pagitan ng dalawa o higit pang mga sistema. Ito ay isang hanay ng mga tagubilin na tumutukoy kung paano at kailan lilipat datos sa pagitan ng mga sistemang ito. marami naman mga pipeline sa pagproseso ng data . Ang isa ay maaaring: "Isama" datos mula sa maraming mapagkukunan.

Ano ang pipeline AI?

PipelineAI patuloy na nagsasanay, nag-o-optimize, at naghahatid ng mga modelo ng machine-learning sa live-streaming na data nang direkta sa produksyon. Sinusuportahan ng platform ang lahat ng major AI at machine-learning frameworks, kabilang ang Spark ML, Apache Kafka, Scikit-Learn, Xgboost, R, TensorFlow, Keras, at PyTorch.

Inirerekumendang: