什么是人工智能数据平台？人工智能是打算机通过学习做出类似人类决策的过程，须要大量数据。
人工智能数据平台是用于摄取、处理和剖析人工智能天生的数据的完全办理方案。

人工智能数据平台如何事情？

对付任何系统来说，人工智能都是一项高哀求的事情。
支持机器学习、环境阐明、数据管理和信息存储所需的处理和存储能力常日远远超出单个机器的能力。
具有统一机器学习和人工智能能力的基于云的平台通过高性能打算、快速访问存储和可扩展云系统的结合，为下一代智能系统赋能。

这些人工智能平台依赖于其底层硬件和连接软件的性能。
这些平台最具寻衅性的一个方面是存储。
一个机器学习系统摄取和建模TB级的数据，将无法利用传统的硬件来处理这么大的信息量。

因此，人工智能数据平台是一种用于支持机器学习或AI的组合云系统，无论是商业目的还是研究目的，都须要具有高性能的存储和检索能力。
这些平台常日由第三方供应商支持，管理全体根本架构或供应组织可以利用其现有功能的组件。

什么是机器学习的生命周期？

为了更好地理解数据平台如何支持机器学习和人工智能，有助于理解该过程的范围。
机器学习很繁芜，须要广泛的高性能打算和扩展能力来有效运作。

机器学习的生命周期包括以下几个阶段：

数据准备：数据来自多个源，而且并不总是干净的。
机器学习生命周期的第一步是让数据为任何模型或目的做好准备。
这可能包括精简来自几个输入源的数据，将其组织成构造化的数据，对其进行标记，并将其存储。
模型演习：机器学习系统有时会与广泛的学习模型一起事情。
然而，在大多数情形下，机器学习系统还必须根据部分或全部供应的数据创建自己的模型。
在这个阶段，系统试图学习数据是什么，它的实质是什么，以及作为其整体任务的一部分要提取什么模式。
参数选择：参数微调机器学习系统如何处理数据，并代表工程师和数据科学家可以用来缩小范围或推动从演习数据中进行更优化学习的掌握。
迁移学习：机器学习模型常日不能跨学习领域重复利用，但机器学习系统得到的一些基本见地可以为其他系统的较小组件供应信息。
因此，利用系统的一部分来启动另一个别系的演习可以显著降落韶光和资源本钱。
模型验证：在这个阶段，用户和科学家决定终极的机器学习模型是否真正供应了为其开拓的任何运用程序所需的预期输出。
支配：将模型运用于为其设计的运用程序，并不雅观察任何变动或集成，以确保模型处于精确的事情状态。
监控：监控系统以确保最佳的事情操作、安全性、合规性、管理和管理。

这些生命周期步骤是抽象的，由于它们是适用于特定系统和根本举动步伐的特定操作的广泛方法。
人工智能数据平台卖力支持此生命周期中的一些关键操作。

人工智能数据平台和机器学习的生命周期

这些平台常日包括几个层，信息将通过这些层移动：

数据和集成层：人工智能数据平台的核心，该层供应对学习算法和学习网络利用的信息的关键访问。
机器学习算法从数据中“学习”模式和规则必须能够随时访问存储的信息。
须要把稳的是，数据体系构造或用于存储和访问数据的模式可能与平台体系构造不同。
实验层：在这一层，数据科学家履行、设计和选择模型以利用机器学习演习。
在这个级别，机器学习网络通过选定的模型进行演习，从数据和集成层信息中提取。
运营和支配层：该层掌握风险评估、模型管理和针对业务和研究目标的管理，常日具有系统中不同组件、容器和模型的高等视图。
智能层：在这一层，机器学习常日通过来自用户、平台或设备的输入来办理实际问题。
与实验层不同，这一层的人工智能和机器学习常日直接相应存储在高性能存储中的实时数据或繁芜数据，以进行剖析。
体验层：用户界面层支持增强现实、虚拟现实或剖析仪表板等界面，以供应来自 AI 的见地。

机器学习系统必须能够在演习和操作级别（特殊是实验和智能层）快速摄取大量数据。
在演习期间，机器学习系统正在学习如何组织和相应大量构造化和非构造化信息——这意味着，要使该任务在合理的韶光内可行，它须要高性能打算！

人工智能数据平台带来了什么？

这些AI数据平台为投资于开拓和履行机器学习到其运营中的企业供应了显著的好处。
这些平台不仅将使人工智能成为许多用户的现实，而且它们还将支持对人工智能的高等研究，远远超出集中式打算机所能完成的事情。

这些平台的一些紧张上风包括：

编排和开拓：基于云的人工智能须要大量的打算能力、存储和后者的即时访问来为前者供应算法。
只有AI数据平台供应适当的硬件和优化的系统来支持它们，对数据进行组织和分类、构造化、供应给算法以及掌握数据流以支持不同的模型才是可持续的过程。
可扩展性：在现实天下中运行的AI可能须要根据其输入的大小快速扩展。
人工智能数据平台通过利用可随需求增长或爆发的稠浊云环境中易于扩展的云根本举动步伐来办理这个问题。
安全性：人工智能常常处理敏感数据，无论是支付信息、个人身份信息还是特定统领范围内的受保护信息（HIPAA、CMMC等）。
一个综合平台可以帮助集中安全掌握和剖析，以便管理员可以更好地管理数据流和安全需求。
合规性：除了安全方法之外，大多数合规性框架都须要数据和系统安全合规性，乃至包括审计、日志记录、访问管理和其他一些哀求。
具有处理文件传输、存储安全、日志记录功能和其他哀求的合规掌握的集中式平台可以避免不合规问题。

利用WEKA的高性能AI数据平台技能

人工智能平台的根本始终在其根本举动步伐中。
强大的硬件和优化的软件结合资源，为机器学习生命周期和AI运用程序供应动力。

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