Мир технологий совершенствуется в большей степени, чем это приводит к тому, что многие опытные и технические инженеры сталкиваются с препятствиями. В разработке программного обеспечения многие языки программирования заняли хорошее место для проверки теорий и программного обеспечения. Тем не менее, многие инженеры сталкиваются с проблемами, чтобы придумать идею в мире искусственного интеллекта.
В такой ситуации Платформа машинного обучения для ИИ помогает инженерам данных, ученым, исследователям, ученым, разработчикам, техническим специалистам решать проблемы, связанные с алгоритмами машинного обучения, данными аналитики, интеллектуальным анализом данных, сбором данных, обучением робототехники, прогнозированием моделей, оценка данных и т. д.
Платформа машинного обучения для ИИ — это одна из таких технологий, которая обеспечивает сквозную среду для различного интеллектуального анализа данных, Power Bi, Datawarehouse, виртуализации, робототехники, алгоритмов AI/ML.
Это простая платформа для пошагового обучения, которая дает искусственному интеллекту и его технологиям новый путь для создания моделей данных и приложений машинного обучения на уровне предприятия.
Наука о данных, блоки данных, Synapse для ИИ опирается на распределенные вычислительные кластеры, которые предлагают мощные вычислительные возможности. Возьмем пример. Недавно Azure synapse Analytics и Dynamic 365 Customer Insight предоставляют своим конечным пользователям сквозную аналитическую платформу, которая сочетает в себе хранилище данных SQL, аналитику больших данных и интеграцию данных в единую интегрированную среду.
Эта платформа помогает предприятиям, розничным магазинам, ИТ-специалистам, государственным секторам, гостиничному бизнесу и т. д. коллективно собирать свои данные с помощью средств для управления, анализа и обмена данными в едином репозитории и общей модели данных.
Все данные при осмысленном объединении могут оптимизировать Azure Synapse, потоки процессов и повысить качество обслуживания клиентов.
Azure Synapse Analytics поддерживает различные решения для импорта данных и модели распределенных вычислений, что позволяет пользователям эффективно запрашивать массивные наборы данных, снижать производственные затраты и обеспечивать безопасность данных.
Ниже упоминается, что диаграмма дает более полное представление о сценариях AI/ML для розничного продавца и электронной коммерции с использованием Synapse.
Этот подход платформы машинного обучения Synapse для данных ИИ, включая данные о клиентах, данные об операциях, данные о источниках и поставщиках, а также данные о транзакциях с аналитикой, снижает отток, повышает лояльность, улучшает пути клиентов, позволяет проводить контекстный маркетинг, измерять атрибуцию и предоставлять аналитическая информация по всему предприятию для целостного стимулирования роста во всей организации.
Преимущества AI/ML с использованием Synapse
1. Комплексное решение:
Аналитика данных и искусственный интеллект с использованием Synapse позволяют пользователям создавать сквозной рабочий процесс для моделирования и применения данных машинного обучения на уровне предприятия.
2. Несколько алгоритмов:
Платформа машинного обучения для ИИ предоставляет сотни алгоритмов, которые используются для аналитики, интеллектуального анализа данных, поиска данных, интеграции, машинного обучения, визуализации и т. д.
3. Мощные вычислительные возможности:
Аналитика и информация о клиентах помогают пользователям работать с набором мощных вычислительных алгоритмов.
Функции
1. Автоматическая визуализация данных
Многочисленные объемы данных генерируются различными бизнес-организациями. Для того, чтобы сделать коллективный аналитический набор этих данных является утомительной задачей. Платформа машинного обучения для ИИ обеспечивает автоматическую визуализацию данных, чтобы принимать более эффективные решения для создания коллективной информации об этих данных.
2. Точный анализ данных
Synapse и Dynamics 365 позволяют получать точные аналитические данные, которые дают четкое графическое представление исторических данных.
3. Бизнес-аналитика
Машинное обучение в сочетании с аналитикой больших данных создает хороший уровень бизнес-аналитики, который помогает принимать стратегические решения. Эта платформа помогает ускорить рост бизнеса с помощью интеллектуального анализа данных и анализа данных.
4. Обучение и тестирование предсказания модели
С помощью прогнозирования модели алгоритмы AI/ML показывают историческое поведение клиента в аналитической фирме. Это помогает в рекомендации продукта.
Вывод!
Данные и ИИ с использованием Synapse — это интеллектуальная платформа программирования приложений, которая помогает предприятиям, разработчикам, розничным торговцам, техническим специалистам и исследователям быстро создавать приложения на основе ИИ. Эта платформа помогает создавать экономичные и управляемые по времени приложения.
