甲骨文要与人工智能谈一场恋爱

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“让我要查一下还有几条天年假?”“系统显示您不可能 6个月未休年假,还剩1半年 ,要注意劳逸结合哦~~”曾经亲切的对话辦法 熟悉么,会聊天的机器人我我觉得早已完整篇 都有哪几种新鲜事物,你是完整篇 都有也在无聊寂寞冷的完后 调戏过苹果苹果苹果家的SIRI?最早的聊天机器人要追溯到20世纪400年代了,名字叫“阿尔贝特”,否则它要能根据输入的内容到后台进行匹配,输出预设好的结果。而今天,太久的智能技术被融入其中,比如后面 你这名 款今年9月底被科技巨头甲骨文公司CTO拉里预览的Oracle智有利于手,不仅可不能能跟你“耍贫嘴”,还能帮你完成一系列日常工作。用户基于Oracle云还可不能能不不编写代码就能完成企业自定义的智有利于手部署,可见甲骨文不可能 刚开始将“面向企业级市场”为己任,发力人工智能领域。机器学习与亲们的日常息息相关说到AI,太久 人不可能 会不由自主的想到《星际迷航》、《终结者》,想到哪几种在科幻大片和小说中就看过的无数次的演绎,但亲们却始终我我觉得它们似乎距离亲们的生活太过遥远,只所处于茶余饭后的谈资中。殊不知,我我觉得人工智能的应用不可能 早已深入到亲们每天的生活中。有没办法 发现,当你打开某宝APP搜索某样商品后,下次再进入该应用时首页就会默认显示你上次搜索过的类似于商品广告?一帮人说,啊?这太久 人工智能么?明明是大数据分析啊......不管你把这项技术称为大数据也好,精准营销也罢,其内核原理太久 “机器”学习了你的“喜好”,通完后 台分析,“预测”出你须要的商品,否则在你再次访问时进行展现。我我觉得这与AlphaGo上千万盘棋局的学习、实时预测、输出有着太久的差距,但不得不说这太久 人工智能的实现原理。而这其中有 一项目前大热的技术,太久 机器学习。字面上解释太久 让机器变得天天向上。通过把极少量相关的数据、结果输入给机器,让它通过算法得出一种联系,当有新的数据输入时,机器会自动根据不可能 学习得出的逻辑给出相关结果,这太久 机器学习的整个过程。So Easy!一帮人说,你这名 时代是大数据的时代,正是不可能 有了庞大的数据和足够快的运算下行下行速率 ,要能让机器学习有极少量的输入样本并使其发挥作用,也正是有了机器学习要能更好地挖掘出大数据中所隐藏的价值。极少量的互联网企业和金融公司不可能 刚开始利用机器学习进行大数据智能除理,比如各类个性化引擎,比如金融领域反欺诈系统等等。而否则 传统企业,太久 太久 可能 刚开始启动大数据项目。您有无也刚开始打算引入机器学习技术来提升用户体验、提升管理下行下行速率 呢?企业如何构建此人 的智能决策系统?构建机器学习智能决策系统可不能能有多种辦法 。在软件层面,首先可不能能采用标准的线程池池池包基于Python或Java语言构建企业自身的应用。当然离开了数据,机器学习无法发挥作用,亲们还须要借助先进的数据管理系统。对于数据管理起家的甲骨文公司,在你这名 领域当然完整篇 都有相关的除理方案。我我觉得亲们最为熟知的Oracle数据库软件一种就具备使用机器学习的强大功能,在企业版中有 高级分析数据库选项,该选项中中有 各种机器学习分类、回归、异常检测、预测查询、开源R算法包功能等等,可不能能通过传统SQL或R或图形界面进行调用。不可能 ,也可不能能选泽被全球金融用户广泛采用的商用软件Active Pivot除理方案,结合关系型数据库、Hadoop集群搭建机器学习智能决策系统。当然,不可能 您的企业具备足够强大的研发能力,也完整篇 可不能能选泽全开源除理方案。而在底层,亲们要根据应用的规模构建支撑运行平台。如前文所述,机器学习依赖于足够快的运算下行下行速率 。以AlphaGo为例,据DeepMind透露,我我觉得AlphGo很智能,但仅仅是围棋有一一五个 单项的决策系统,就在支撑层采用了1202颗除理器和176颗GPU,曾经的底层支撑平台可谓极其庞大。这也从此人 面提醒亲们,当企业在构建智能决策系统时要能仅仅考量软件应用平台,也要考量基础支撑平台有无要能快速敏捷地运行亲们的应用系统。整套机器学习智能决策系统主要分为有一一五个 步骤:学习训练和预测决策。其中学习训练主要对已输入的数据按照一种模型关系进行计算、归类等操作,以形成有效的知识;预测决策则是在模型学习完成后的成型系统,根据输入数据和条件智能地给出决策信息等输出。还是以AlphaGo为例,现场与李世石对决的过程我我觉得是预测决策的过程,因而也对运算的实时性有着最高的要求。曾经们在构建该类平台时应该采用何种辦法 以达到运算下行下行速率 和实时性的要求呢?选泽X86服务器、小型机、大型机、云平台、HPC超算系统吗?我我觉得并没办法 有一一五个 标准的答案。不可能 您对性能的要求都有可是高、须要除理的数据量都有可是大,云平台跟我说就能满足您的要求。而更多的用户跟我说会选泽X86服务器群,构建几十上百台的大规模服务器集群,搭建对数据吞吐、计算能力要求都颇为严苛的实时决策系统。Oracle SPARCM7/S7除理器成为帮助您做出智能决策的曾经选泽但我我觉得还可不能能有第一种选泽。Oracle公司我我觉得以数据管理软件著称,但今天有一一五个 重要的战略是将其软件的深厚底蕴植入到硬件之中,帮助企业搭建更为高效的系统,因而Oracle公司我我觉得可不能能给您有一一五个 更优的除理方案:利用Oracle SPARCM7/S7除理器搭建更加高效的机器学习智能决策系统。最新发布的Oracle SPARC M7/S7除理器实现了多项软件功能芯片化技术。其中数据分析加速器(Data Analytics Accelerator, DAX)可不能能有效加速CPU对内存数据的除理,包括数值扫描、范围扫描、选泽操作、映射转换、数据压缩、数据抽取以及逻辑操作。企业级应用可不能能访问DAX,并将上述数据操作收集到DAX上,利用硬件来加速,从而有效释放CPU的计算资源。没办法 ,Oracle SPARC M7/S7 除理器为基础支撑平台提供了强大的通用计算性能,进而满足机器学习智能决策系统所需的极高的运算下行下行速率 和实时性。让亲们看看从2016年Oracle OOW上拿到的数据:Oracle SPARC除理器系统每核的学习训练下行下行速率 比X86服务器快2倍,而预测决策的下行下行速率 则快出了3-5倍。

    调慢的下行下行速率 原困分析更少的购置成本,如对机房、空间、制冷的投入,也原困分析同等投资带来更加实时、快速的预测决策,跟我说未来可不能能就看手持版的AlphaGo。

没办法 为什么会Oracle的支撑平台可不能能带来更高的性能?哪几种数据可不能能证明选泽Oracle是企业的最佳选泽?请继续订阅,且听下回分解。

原文发布时间为: 2016年11月24日