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戴尔机器学习和ai将打破所有职业生涯【新资讯】

发布时间:2019-10-18 14:31:48 阅读: 来源:机箱厂家

戴尔机器学习和ai将打破所有职业生涯

2018-08-03 21:30来源://

原标题:戴尔机器学习和ai将打破所有职业生涯

戴尔科技的首席技术官john roese表示,机器学习(ml)和人工智能(ai)是您职业生涯中最严重的中断之一。在戴尔技术世界的主题演讲中,roese做出了这个大胆而准确的声明。尽管炒作,人工智能是真实的,不容忽视。领先的企业正在使用机器学习来提供可量化的商业价值。例如,谷歌使用从deepmind收购中收集的ai知识来改进其冷却系统,为公司节省了数亿美元。

ai改变业务的3种方式

roese分享了人工智能技术如何通过以下方式改变业务的各个方面的愿景:

1

支持ai的用户体验。roese表示,许多公司都致力于将人机交互界面(如语音)应用于技术。设计这种类型的界面需要学习新领域的技能,如自然语言处理,视觉传感和预测分析。

2

ai驱动的系统业务流程。ai是通过将分析和智能深入嵌入流程来帮助重新映像业务流程的新工具集。这应该使公司能够通过协调来自各种来源的数据来提供无懈可击的洞察力。

3

ai优化的基础设施(如运输,it,医疗保健基础设施)。当我们获得一个连接的传感器支持的基础设施时,ai可以帮助企业理解数据并优化设备和服务的性能和正常运行时间。

roese描述了公司如何使用ai来改变我们认为理所当然的系统的交互,使这些系统变得更加智能。例如,公司可以使用语音控制,从在房间内启动视频会议到控制智能连接设备。

我们已经看到家庭中语音接口的兴起,但这些也可能变得更加智能。例如,一个人的报警系统可以报告他们的孩子从学校回家而不是有人进入了房子。

ai是新数字转换工具包的一部分,该工具包使公司能够通过高级分析改进现有业务流程。过去十年的移动,物联网和大数据时代专注于连接设备,收集大量数据并对其进行预处理以进行高级分析。各种人工智能学科,如机器学习和深度学习,是公司分析之旅的下一步发展。

通过将大量计算与高级数学模型相结合,我们可以超越数据仪表板,转向可以帮助各种角色的可操作的洞察力。roese提出的一条有趣的建议是,it和业务领导者需要停止将ai视为一个单独的事物。大多数业务流程必须嵌入ai功能以进行高级分析,例如模式匹配和数据关联。事实上,嵌入式ai越多,其价值潜力就越大。

当然,人工智能并非没有挑战或需要先进的基础设施支持。公司需要在云中或公司的数据中心设计和运行大量数据模型。必须对这些模型进行培训,以完成图像和语音识别,自然语言处理,视觉搜索以及创建个性化建议等任务。这些型号一旦完善,就可以在各种设备上运行,如pc和智能手机。戴尔的目标是成为用于为下一代ai服务提供动力的服务器和存储基础架构的主要提供商。

人工智能世界的新产品

ml工作负载需要高性能和容量来快速管理和分析结构化和非结构化数据。因此,戴尔emc推出了两款新的四路服务器。poweredge r940xa旨在通过将最多四个cpu与四个图形处理单元(gpu)以1:1的比例组合来提高应用程序性能,并通过直接连接的非易失性内存快速(nvme)驱动器提供低延迟。

此外,这些服务器还支持现场可编程门阵列(fpga),以进一步提高数据密集型计算的性能。作为fpga制造商的英特尔公司已经将fpga作为突破性性能的推动者,该产品将超越用于ai应用的gpu。最近的公告强调,戴尔和微软都同意fpga至少部分高性能ai应用是理想的。

戴尔emc还宣布推出其下一代powermax存储解决方案,该解决方案采用机器学习引擎,使自动存储成为现实。利用预测分析和模式识别,单个powermax系统每个阵列实时分析和预测4000万个数据集,每天推动60亿个决策。powermax的智能自我管理功能使组织能够将it资源和人员重新聚焦于更具战略性的业务成果。

思考工作的新方法

许多组织开始他们的ai journey,在现有业务流程中提高效率。然而,当公司使用ai执行过去很难或不可能完成的任务时,ai的真正胜利就来了。例如,ai可以接受培训,以识别x射线中特定疾病的迹象,并快速分类数千份简历,以找到潜在的求职者。而且,自动驾驶只能通过ai进行。

roese和戴尔团队对人工智能将如何影响个人工作和整体业务流程进行了评估。围绕自动化的人工智能炒作对技术的功效产生了怀疑,并担心ai可能会消除工作。人工智能可以取代某个工作的某些重复方面,但这不一定是一个人的整个工作。

基于机器学习领域的第一级ai算法提供了消除个人工作的不良重复方面的机会。这为公司员工创造了机会,使他们能够专注于更高价值,更复杂和细微差别的活动,例如零售中的客户协助和设计新产品。这是一个勇敢的新世界,但这并不意味着它必须是反乌托邦或奥威尔式的。为了在一个新的人工智能世界中取得成功,企业需要的不仅仅是新技术。公司必须专注于对劳动力进行再培训并设计人工智能的道德使用。

编辑:钱馨瑶

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