Оригинал публикации и мнения других экспертов ››
Системы, использующие искусственный интеллект, сегодня внедряют многие средние и крупные организации. Логично предположить, что для успешного обучения, применения, дообучения и развития систем на базе ИИ может потребоваться определенный фундамент. Андрей Беляев, руководитель направления консалтинга в области данных и аналитики в RNT Group (входит в группу «Рексофт») поделился мнением, о том, какая инфраструктура данных требуется ИИ-системам, внедряемым в организациях, в материале издания «Открытые системы».
«Инфраструктура управления данными для ИИ представляет собой более развитую форму платформ и фабрик данных предыдущего поколения: «Внедрение ИИ, и это стало особенно заметно с распространением генеративного ИИ, увеличивает количество неструктурированных данных, которые организация берется анализировать. Поэтому необходимо научиться хранить, эффективно обрабатывать и безопасно предоставлять потребителям большие объемы неструктурированных данных — текстов, изображений, видео. Также могут потребоваться вычислительные мощности со специализированными процессорами (GPU, TPU и пр.) или внешние сервисы, предоставляющие API-интерфейсы к моделям машинного обучения. Следовательно, может понадобиться облачная или гибридная инфраструктура».
«Это только часть масштабных изменений, которые предстоит реализовать. Хорошая новость в том, что эволюционный шаг в развитии инфраструктуры данных при внедрении ИИ-решений основывается на уже имеющихся системах управления данными, а также на культуре данных и аналитики — можно двигаться быстро, опираясь на предыдущий опыт».