Несмотря на присущее моделям машинного обучения недоверие, участники его рынка по-прежнему востребованы, правда, в основном в других сегментах. Это очень резонансное явление в мире инноваций, потому что искусственный интеллект скоро станет ядром нашей повседневной жизни, которому обучают с помощью моделей машинного обучения.
Скорее всего, вы даже не догадываетесь, что ежедневно пользуетесь технологиями, основанными на искусственном мышлении. Однако факт остается фактом: участники рынка ОД — это ценные ресурсы, умы, которые будут совершенствоваться и избавляться от монотонной рутины жизни людей.
Кто формирует экосистему?
Идея Legerium ориентирована на расширение экосистемы, где будут взаимодействовать следующие люди:
- Поставщики больших данных;
- поставщики облачных хранилищ;
- поставщики централизованных или децентрализованных вычислительных мощностей;
- разработчики моделей машинного обучения;
- валидаторы;
- дистрибьюторы;
- клиенты.
Процесс взаимодействия специалистов по машинному обучению в экосистеме
Поставщики больших данных загружают наборы данных, проверенные валидаторами, в экосистему для моделей обучения, а затем — в интеллектуальную машину. Интеллект улучшается за счет добавления нового набора данных поверх существующих.
Поставщики хранилищ данных предоставляют место для хранения проверенных данных и разработчиков. Поставщики вычислительной мощности будут снабжать систему вычислительной мощностью для обучения модели машинного обучения. Дистрибьюторы объединяют готовые решения для ML-кластеров в экосистему и реализуют вызовы API для клиентов. Таким образом, экосистема будет формироваться, расширяться и улучшаться.
Зачем вовлекать участников рынка машинного обучения в одну экосистему?
Legerium создает виртуальную лабораторию со свободным доступом к достижениям ученых со всего мира, которая предоставит всем желающим прозрачный и надежный способ обмена решениями в области машинного обучения. Следовательно, стоимость обученных моделей будет значительно снижена, а время их обучения сократится, что вернет доверие к машинному обучению.
