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最近在洛杉磯舉行的“ 數(shù)據(jù)CTO圓桌會議領袖 ”中,討論了有關業(yè)務的人工智能(AI)框架/平臺,未來五年的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)軟件堆棧以及獲得數(shù)據(jù)人才的討論。
晚上,汗開始介紹Syzygy,這是一個為企業(yè)構建AI自動化和通用智能的 平臺。該平臺使用AI技術,例如深度學習,自然語言處理(NLP),機器學習(ML)和計算機視覺。
該演講不主張使用特定的AI技術,而是AI架構必須具備的固有屬性/技能才能開發(fā)AI自動化和通用智能。
核心內(nèi)在屬性/技能包括逐步學習,引導學習和學習學習。Syzygy至少具有25種架構模型,從慢學習模型到高速數(shù)據(jù)流模型。
課程學習用于在受控環(huán)境中訓練AI代理,并以說明性方式將其呈現(xiàn)給AI代理以教授任務。這樣的環(huán)境的示例包括對簡單2D世界,簡單3D世界和逼真的3D世界的視圖。
發(fā)言者繼續(xù)討論了各自組織使用的數(shù)據(jù)軟件堆棧。大多數(shù)發(fā)言者分享說,他們在企業(yè)中使用Amazon Web Services(AWS)和Tableau。AWS為演講者提到的數(shù)據(jù)提供了許多服務。
Redshift,RDS,S3,Kinesis和EMR等服務。除了演講者共有的軟件堆棧組件之外,每個演講者都有各自獨特的數(shù)據(jù)軟件,包括Snowflake,Oracle,Oracle商業(yè)智能,MS Excel和Talend。
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