Vidéo: Quel est l'objectif du pipeline de données d'IA ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
IA promet d'aider les entreprises à prédire avec précision l'évolution de la dynamique du marché, à améliorer la qualité des offres, à accroître l'efficacité, à enrichir l'expérience client et à réduire les risques organisationnels en rendant les activités, les processus et les produits plus intelligents.
Simplement, pourquoi avons-nous besoin d'un pipeline de données ?
Les pipeline de données : conçu pour l'efficacité Il fournit une vitesse de bout en bout en éliminant les erreurs et en combattant les goulots d'étranglement ou la latence. Il peut traiter plusieurs Les données coule à la fois. Bref, il est une nécessité absolue pour le monde d'aujourd'hui Les données entreprise dirigée.
À côté de ci-dessus, qu'est-ce que l'architecture du pipeline de données ? Architecture de pipeline de données . UNE architecture de pipeline de données est un système qui capture, organise et achemine Les données afin qu'il puisse être utilisé pour obtenir des informations. Brut Les données contient trop Les données points qui peuvent ne pas être pertinents. Architecture de pipeline de données organise Les données événements pour faire des rapports, des analyses et utiliser Les données Plus facile.
On peut aussi se demander, qu'est-ce qu'un pipeline de traitement de données ?
Par définition, un pipeline de données représente le flux de Les données entre deux ou plusieurs systèmes. C'est un ensemble d'instructions qui déterminent comment et quand se déplacer Les données entre ces systèmes. Il y a beaucoup de pipelines de traitement des données . On peut: « Intégrer » Les données à partir de plusieurs sources.
Qu'est-ce que l'IA des pipelines ?
PipelineAI forme, optimise et sert en permanence des modèles d'apprentissage automatique sur des données de diffusion en direct directement en production. La plate-forme prend en charge tous les principaux IA et des frameworks d'apprentissage automatique, notamment Spark ML, Apache Kafka, Scikit-Learn, Xgboost, R, TensorFlow, Keras et PyTorch.
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