HPE купує Pachyderm, щоб стимулювати розвиток ШІ
Для подальшого зміцнення нашої відданості забезпеченню передових технологій обробки даних VentureBeat із задоволенням вітає Ендрю Браста як постійного учасника. Слідкуйте за його статтями в Data Pipeline.
Сьогодні компанія Hewlett Packard Enterprise (HPE) оголосила про придбання приватного постачальника Pachyderm з відкритим кодом, щоб розширити можливості розробки штучного інтелекту (AI) і забезпечити відтворюваний штучний інтелект у великих масштабах.
Компанія Pachyderm, розташована в Сан-Франциско, була заснована в 2014 році і на сьогодні залучила 28 мільйонів доларів США. Фінансові умови придбання не оприлюднюються.
Pachyderm розробляє технологію з відкритим кодом для конвеєрів даних, які використовуються для забезпечення робочих процесів машинного навчання (ML). За допомогою Pachyderm користувачі також можуть визначати перетворення даних про те, як вихідні дані мають маніпулювати та налаштовуватися, щоб вони були оптимізовані для ШІ. Увесь підхід до конвеєра даних налаштовано таким чином, щоб його було легко повторювати, тому науковцям легше зрозуміти, як збираються та використовуються дані, які подають модель.
Pachyderm буде інтегровано з системою розробки ML від HPEТехнологію Pachyderm збираються інтегрувати в систему розробки машинного навчання HPE, яка є набором програм, який допомагає компаніям створювати програми ШІ. Технологія, що лежить в основі системи розробки машинного навчання HPE, була придбана завдяки придбанню Determined AI у 2021 році.
ПодіяСаміт Smart Security за запитом
Дізнайтеся про важливу роль штучного інтелекту та машинного навчання в кібербезпеці та практичні приклади для окремих галузей. Дивіться сеанси за запитом сьогодні.
Послухайте«Pachyderm був нашим партнером протягом деякого часу, і ми регулярно розглядали його як додаткову технологію для взаємодії з клієнтами», — Еван Спаркс, менеджер із продуктів штучного інтелекту в HPE (і колишній співзасновник Determined AI). . «Ми зосередилися на навчанні моделей штучного інтелекту, а Pachyderm зосереджується на даних, частині, яка передує навчанню моделі, готуючи дані та роблячи це у відтворюваний спосіб».
Проблема відтворюваності ШІПитання пояснюваного ШІ було гарячою темою останніми роками.
Основна ідея пояснюваного штучного інтелекту полягає в тому, щоб не було «чорної скриньки», яка просто обчислює результати, і ніхто не зможе зрозуміти чи пояснити, як отримано результати. Забезпечення відсутності упередженості є ключовою метою Explainable AI, як і справедливості.
Основним елементом уможливлення пояснюваного ШІ є наявність відтворюваного ШІ. Концепція відтворюваного штучного інтелекту полягає в тому, щоб мати набір кроків для збору даних, побудови моделі та висновків, які послідовно повторюються.
Наші клієнти – це люди, які намагаються масштабно розгорнути штучний інтелект для реальних виробничих ситуацій, починаючи від страхування та закінчуючи безпілотними автомобілями та відкриваючи нові ліки, які будуть використовуватися для порятунку життів», Спаркс сказав: «Такі варіанти використання мають дуже значні фінансові наслідки, а в деяких випадках — життя або смерть».< /p>
Зважаючи на ці наслідки, Спаркс сказав, що компанії дійсно хочуть бути впевненими в моделях, які вони впроваджують. Наріжним каменем довіри є знання того, що якщо організація візьме однакові дані з тією самою моделлю, вона зможе отримати той самий результат.
Що стосується Pachyderm, Спаркс сказав, що мета полягала в тому, щоб конвеєр даних, як дані надходять із джерела в модель, був послідовним і повторюваним. Він зазначив, що однієї тільки технології Pachyderm недостатньо для повноцінного підходу ШІ, який також вимагає можливостей тестування моделі. Спаркс сказав, що HPE співпрацює з низкою різних партнерських технологій, щоб допомогти підтримати зрозумілі можливості ШІ для самої моделі.
Для подальшого зміцнення нашої відданості забезпеченню передових технологій обробки даних VentureBeat із задоволенням вітає Ендрю Браста як постійного учасника. Слідкуйте за його статтями в Data Pipeline.
Сьогодні компанія Hewlett Packard Enterprise (HPE) оголосила про придбання приватного постачальника Pachyderm з відкритим кодом, щоб розширити можливості розробки штучного інтелекту (AI) і забезпечити відтворюваний штучний інтелект у великих масштабах.
Компанія Pachyderm, розташована в Сан-Франциско, була заснована в 2014 році і на сьогодні залучила 28 мільйонів доларів США. Фінансові умови придбання не оприлюднюються.
Pachyderm розробляє технологію з відкритим кодом для конвеєрів даних, які використовуються для забезпечення робочих процесів машинного навчання (ML). За допомогою Pachyderm користувачі також можуть визначати перетворення даних про те, як вихідні дані мають маніпулювати та налаштовуватися, щоб вони були оптимізовані для ШІ. Увесь підхід до конвеєра даних налаштовано таким чином, щоб його було легко повторювати, тому науковцям легше зрозуміти, як збираються та використовуються дані, які подають модель.
Pachyderm буде інтегровано з системою розробки ML від HPEТехнологію Pachyderm збираються інтегрувати в систему розробки машинного навчання HPE, яка є набором програм, який допомагає компаніям створювати програми ШІ. Технологія, що лежить в основі системи розробки машинного навчання HPE, була придбана завдяки придбанню Determined AI у 2021 році.
ПодіяСаміт Smart Security за запитом
Дізнайтеся про важливу роль штучного інтелекту та машинного навчання в кібербезпеці та практичні приклади для окремих галузей. Дивіться сеанси за запитом сьогодні.
Послухайте«Pachyderm був нашим партнером протягом деякого часу, і ми регулярно розглядали його як додаткову технологію для взаємодії з клієнтами», — Еван Спаркс, менеджер із продуктів штучного інтелекту в HPE (і колишній співзасновник Determined AI). . «Ми зосередилися на навчанні моделей штучного інтелекту, а Pachyderm зосереджується на даних, частині, яка передує навчанню моделі, готуючи дані та роблячи це у відтворюваний спосіб».
Проблема відтворюваності ШІПитання пояснюваного ШІ було гарячою темою останніми роками.
Основна ідея пояснюваного штучного інтелекту полягає в тому, щоб не було «чорної скриньки», яка просто обчислює результати, і ніхто не зможе зрозуміти чи пояснити, як отримано результати. Забезпечення відсутності упередженості є ключовою метою Explainable AI, як і справедливості.
Основним елементом уможливлення пояснюваного ШІ є наявність відтворюваного ШІ. Концепція відтворюваного штучного інтелекту полягає в тому, щоб мати набір кроків для збору даних, побудови моделі та висновків, які послідовно повторюються.
Наші клієнти – це люди, які намагаються масштабно розгорнути штучний інтелект для реальних виробничих ситуацій, починаючи від страхування та закінчуючи безпілотними автомобілями та відкриваючи нові ліки, які будуть використовуватися для порятунку життів», Спаркс сказав: «Такі варіанти використання мають дуже значні фінансові наслідки, а в деяких випадках — життя або смерть».< /p>
Зважаючи на ці наслідки, Спаркс сказав, що компанії дійсно хочуть бути впевненими в моделях, які вони впроваджують. Наріжним каменем довіри є знання того, що якщо організація візьме однакові дані з тією самою моделлю, вона зможе отримати той самий результат.
Що стосується Pachyderm, Спаркс сказав, що мета полягала в тому, щоб конвеєр даних, як дані надходять із джерела в модель, був послідовним і повторюваним. Він зазначив, що однієї тільки технології Pachyderm недостатньо для повноцінного підходу ШІ, який також вимагає можливостей тестування моделі. Спаркс сказав, що HPE співпрацює з низкою різних партнерських технологій, щоб допомогти підтримати зрозумілі можливості ШІ для самої моделі.
What's Your Reaction?
