Искусственный интеллект: тренды развития и практика применения

Искусственный интеллект все больше применяется в различных сферах и отраслях экономики. Причина — активное развитие технологий, появление предобученных моделей, которые легко настроить под различные нужны. На этом пути важен опыт первопроходцев. Об этом говорили участники организованной CNews Conferences конференции «Искусственный интеллект 2021».

страницы:

Владимир Новоженов: На основе машинного обучения создается большое количество технологических стартапов

Технологии искусственного интеллекта теперь доступны не только крупному бизнесу. Благодаря облакам у команд любого размера появилась возможность создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения, рассказал Владимир Новоженов, продуктовый менеджер SberCloud.

CNews: Какова, по вашему мнению, роль технологий машинного обучения (ML) в цифровой трансформации?

Владимир Новоженов: Цифровая трансформация не является статичной целью. Это непрекращающийся процесс поддержания бизнеса в актуальном технологическом состоянии. Машинное обучение сегодня — это передовой край информационных технологий. С его помощью можно как улучшать существующие бизнес-модели, так и создавать новые, а также реализовывать любые, даже самые необычные идеи.

Почти все крупнейшие мировые компании уже имеют в штате большие команды дата-сайентистов, потому что крупный бизнес увидел измеряемую выгоду от внедрения ML-моделей. Однако не стоит считать, что машинное обучение— это только про большой бизнес. На основе этой технологии создается большое количество технологических стартапов.

CNews: Какие возможности предлагает SberCloud?

Владимир Новоженов: SberCloud представила облачную платформу ML Space в декабре 2019 года. ML Space — это платформа ML-разработки полного цикла и совместной работы DS-команд над созданием, обучением и развертыванием моделей машинного обучения. Она была создана для того, чтобы ускорить, оптимизировать и упростить весь цикл машинного обучения от концепции модели до инференса. Используя ML Space, можно легко обучить и развернуть ML-модели на высокопроизводительной инфраструктуре (до 1000+ GPU) самого мощного российского суперкомпьютера «Кристофари» для последующего внедрения их в микросервисы, функции и бизнес-приложения.

В платформу интегрированы привычные для специалистов в области Data Science инструменты, а также предустановлены популярные библиотеки и фреймворки. Недавно мы добавили в ML Space инструменты oneAPI, которые позволяют эффективно задействовать возможности различных архитектур без необходимости создавать код заново под каждую аппаратную платформу.

CNews: В чем преимущество использования ML Space?

Владимир Новоженов: ML Space — это облачная платформа, максимально сближающая технологии машинного обучения и бизнес. Опытным специалистам в области работы с данными она предоставляет новые удобные инструменты, а компаниям и организациям, не имеющим глубокой ML-экспертизы, дает возможность прямо сейчас использовать искусственный интеллект в своих продуктах и бизнес-приложениях. В июне этого года ML Space стала лауреатом сразу в трех номинациях одной из крупнейших международных премий — IT World Awards 2021.

Наша платформа доступна для бизнеса любого размера, а в дальнейшем мы планируем сделать ее доступной и для частных пользователей, чтобы любой желающий мог воспользоваться возможностями платформы для обучения, проведения собственных исследований больших данных и ИИ и решения других задач в области машинного обучения.









страницы: