| Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
| Разработчики: | Abacus |
| Дата премьеры системы: | август 2021 г |
| Отрасли: | Информационные технологии |
2021: Запуск корпоративной платформы для машинного обучения в режиме реального времени
В середине августа 2021 года Abacus запустила платформу, которая по сообщению самой компании, является первым в мире решением для машинного обучения и глубокого обучения в реальном времени корпоративного масштаба.
Платформа Abacus позволяет большим и малым компаниям транслировать в режиме реального времени такие события, как данные о кликах, онлайн-покупках, взаимодействиях в социальных сетях и просмотрах в СМИ с веб-сайтов и метрики «Интернета вещей». Эти данные впоследствии могут быть обработаны, преобразованы и использованы для обучения моделей глубокого обучения, способных генерировать контекстные прогнозы в режиме реального времени.
Платформа Abacus включает в себя простую настройку конвейеров данных, инструменты для очистки и преобразования данных, обучения и размещения моделей, мониторинга и объяснения модели, а также службу хранилища функций машинного обучения в реальном времени. Пользователи могут обучать свои собственные модели, используя архитектуру нейронной сети Abacus, или они могут использовать популярные фреймворки PyTorch или TensorFlow вместе с новинкой.
Пользователи Abacus AI могут начать знакомство с платформой с простого варианта использования, такого как механизм рекомендаций, постепенно расширяя возможности. Есть вариант использования платформы с низким кодом, который разработчики могут использовать для решения более простых задач искусственного интеллекта.
Для более опытных операторов и предприятий Abacus упрощает создание более сложных моделей за счет использования интерфейсов прикладного программирования - написания кода Python и SQL-запросов. Специалисты по данным могут использовать на платформе свои собственные модели.
Также есть возможность использовать движок Abacus AI для создания индивидуальных моделей глубокого обучения для конкретных вариантов использования и наборов данных. В этом случае платформа Abacus выберет наиболее подходящую нейронную архитектуру из ряда типов нейронных сетей, включая LSTM, RNN, вариационные автокодировщики.[1]
Примечания
