يعالج Data Explorer البيانات المرئية غير المسماة ، مما يعزز إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج

يعالج Data Explorer البيانات المرئية غير المسماة ، مما يعزز إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج


انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر


أعلنت منصة البيانات المرئية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أكريداتا عن إطلاق منتجها الرائد Data Explorer في Azure Marketplace. تم تصميم Data Explorer خصيصًا لمعالجة البيانات المرئية في دورة حياة التعلم الآلي (ML) ، مما يسمح لفرق علوم البيانات باستكشاف البيانات المرئية والبحث عنها وتحليلها ومقارنتها بسهولة لتحسين مجموعات البيانات وتدريب النماذج.

توفر منصة Data Explorer اتصالات افتراضية بمصادر بيانات متعددة ، وتمكن من استكشاف البيانات المرئية على مجموعات البيانات غير المسماة ، وتسمح بعمليات البحث عن التشابه القائمة على الصور ، وتدعم عرض أداء النموذج من وجهات نظر متعددة ، وتمكن من مقارنة البيانات عبر مجموعات عديدة.

“تتمثل إحدى الميزات البارزة لمنصتنا في قدرتها على التعامل مع كميات هائلة من البيانات المرئية دون أي مشاكل في الأداء أو قيود على البنية التحتية. هذا يسمح للشركات بتخزين البيانات وتحليلها على نطاق واسع دون القلق بشأن الصداع المعتاد لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة ، “قال فيجاي كارامشيتي ، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Akridata ، لـ VentureBeat. “من خلال نظامنا الأساسي الآمن والقابل للتطوير ، يمكن للمستخدمين أخيرًا استخراج الأفكار التي يحتاجون إليها لتحسين العمليات واكتساب ميزة تنافسية.”

من خلال إتاحة Data Explorer في Microsoft Azure Marketplace ، تهدف Akridata إلى توفير مستوى أعلى من إمكانية الوصول وسهولة الاستخدام لعلماء البيانات الذين يبحثون عن رؤى من مجموعات البيانات المعقدة وتسريع المسار لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي بدرجة الإنتاج.

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

قال سانجاي بيتشايا ، نائب رئيس المنتجات و GTM في أكريداتا: “يسعدنا أن يكون مستكشف البيانات متوفرًا الآن في Microsoft Azure Marketplace”. “من خلال هذه الشراكة ، نقوم بتضخيم الوصول العالمي إلى أداة قائمة على السحابة تساعد علماء البيانات على استكشاف البيانات المرئية وتنظيمها واستخدامها على نطاق واسع.”

قال كارامشيتي: “يقدم Azure مجموعة من عمليات تكامل النظام الأساسي ، بما في ذلك Azure Data Factory و Azure Databricks و Azure Synapse Analytics ، التي تتكامل بسهولة مع مستكشف البيانات”. “سيكون العملاء قادرين على جني المزيد من القيمة من بياناتهم من خلال دمج نظامنا الأساسي بسلاسة في عمليات سير العمل الحالية لمعالجة البيانات والتحليلات القائمة على Azure.”

Akridata موجودة أيضًا في سوق AWS. قالت الشركة إن كونها شريكًا دائمًا في AWS قد سمح لـ Akridata بالوصول إلى جمهور أوسع وتوسيع تأثيرها في صناعة التكنولوجيا.

تعزيز خطوط تطوير الذكاء الاصطناعي

تم تصميم Data Explorer لمساعدة فرق علوم البيانات باستخدام البيانات المرئية لتحسين مجموعات البيانات وتدريب النموذج. تدعي الشركة أنها أول منصة تركز فقط على معالجة البيانات المرئية في دورة حياة التعلم الآلي (ML).

قال كارامشيتي: “مع تزايد حجم البيانات المرئية ، أصبحت الحاجة إلى إدارة واختيار مجموعات التدريب أمرًا بالغ الأهمية”. “مستكشف البيانات يمكّن علماء البيانات من استكشاف أكثر من مليون إطار من البيانات المرئية والبحث عنها ومقارنتها وتحليلها بسرعة وسهولة. من خلال تقليل الوقت المستغرق في اختيار البيانات وتنظيمها بشكل كبير ، يمكن للمؤسسات تجنب إضاعة الوقت في تصنيف البيانات ، والتركيز على تسريع مسارها إلى دقة النموذج “.

قال Karamcheti إن فائدة أخرى لاستخدام النظام الأساسي هي قدرته على استكشاف البيانات المرئية على مجموعات البيانات غير المسماة من خلال الجمع بين التصفية التقليدية القائمة على البيانات الوصفية مع استكشاف البنية الكامنة القائم على ميزات المحتوى. يتيح ذلك للمستخدمين فهم بنية المجموعات أو بنية التجزئة المتأصلة في مجموعة البيانات بشكل أفضل.

يمكن للمنصة أيضًا إجراء عمليات بحث تشابه قائمة على الصور لملايين الصور في ثوانٍ ، والتي يمكن تحسينها بشكل أكبر من خلال التسجيل التفاعلي على مجموعة فرعية من البيانات للبحث عن ميزات خاصة بالمجال من خلال الجمع بين تقنيات البحث النشط.

طريقة تتمحور حول البيانات لإدارة البيانات المرئية

يعتقد Karamcheti أن مفتاح إدارة نمو البيانات المرئية سيتحول من نهج يركز على النموذج إلى نهج يركز على البيانات.

“على الرغم من الكم المتزايد باستمرار من البيانات المرئية في عالمنا ، يواصل الذكاء الاصطناعي الاعتماد على نهج يركز على النموذج. المشكلة في هذا هو أنه كان يعتمد إلى حد كبير على القواعد والاستدلال. وبدلاً من ذلك ، يجب أن تكون البيانات هي أساس كل قرار يتم اتخاذه “. “تعد الاستخدامات المحتملة للبيانات المرئية لتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي ضخمة فقط إذا تمكنا من إيجاد الوسائل الخوارزمية لتقييم البيانات المرئية وتخزينها وتنظيمها واختيارها”.

وقالت الشركة إن النظام الأساسي يعالج مشكلة خصوصية البيانات وأمنها من خلال تزويد المستخدمين بالتحكم الدقيق في الوصول إلى البيانات والامتثال للمتطلبات التنظيمية. إنه يوفر تشفيرًا شاملاً للبيانات أثناء النقل وفي السكون ويتكامل مع آليات التفويض الحالية لضمان الوصول الآمن إلى البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، تهدف الشركة إلى أن تكون رائدة في تحليل البيانات المرئية ، وتقديم تكامل سلس مع مهام سير العمل والأدوات الحالية ، وتزويد العملاء بحل شامل وقوي لإدارة البيانات المرئية وتحليلها.

قال كارامشيتي: “يمكن أن تساعد إمكانات التحليلات المتقدمة مثل رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق الشركات في استخلاص رؤى قيمة من البيانات المرئية”. “من خلال إطلاق العنان لإمكانات البيانات المرئية ، نهدف إلى تمكين الشركات من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بثقة.”

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.

Comments

No comments yet. Why don’t you start the discussion?

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *