JP CashCraze - шаблон joomla Продвижение
Новости одной строкой
 
27 января 2021 года Президент КАИТК Исин Н.К. принял участие в заседании рабочей группы в Мажилисе по вопросам внесения дополнений в некоторые НПА РК в области интеллектуальной собственности.


Исполнительный директор КАИТК Данебеков Онгарбай принял участие в заседаниях рабочей группы по вопросам развития экспорта ИТ-продуктов и услуг, которые проходили в Аstana Hub с 11 го по 22 января.



8 января 2021 года Ассоциация совместно с МЦРИАП провели совещание по Дорожной карте развитие ИТ отрасли


Президент КАИТК Исин Н.К. принял участие в заседании рабочей группы по обсуждению поправок касательно Аstana Hub в Налоговый кодекс

 

 Архив >>>

Машинное обучение требует все больших объемов данных

 

Быстрое развитие искусственного интеллекта и машинного обучения по всему миру приведет к еще большему росту потребления компьютерных систем хранения данных, считают эксперты. По их мнению, это заставит и без того активно растущую индустрию увеличивать производство значительными темпами.

 

«Внедрение машинного обучения быстро окажет значительное влияние на системы доступа к данным и управление инфраструктурой. Прототипы систем машинного обучения первых поколений обычно строятся на основе существующих мощностей хранения данных», — отметила Лора Шепард (Laura Shepard), старший директор компании DataDirect Networks.

 

Именно по этой причине даже для наиболее успешных систем машинного обучения типичны проблемы, связанные с недостатком вычислительных мощностей и слишком маленькой скоростью доступа к данным.

 

«Появляются сбои масштабирования, такие как невозможность обеспечить доступ к данным на требуемой скорости, невозможность масштабировать преобразование суммы данных для улучшения результатов и невозможность масштабировать хранение данных на простом или экономически эффективном уровне. Любой из этих сбоев может сорвать прогресс всей программы, потому что, если вы не можете увеличить свои затраты или увеличить глубину своей глубокой обучающей сети, вы не сможете масштабировать свои результаты», — сказала Лора Шепард.

http://storage.cnews.ru/news/top/2017-05-11_mashinnoe_obuchenie_izmenit_rynok_hraneniya_dannyh