Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Технологии искусственного интеллекта Teradata помогают клиентам отслеживать бизнес-результаты

26, октябрь 2017  —  Необходимость повышения эффективности деятельности во всех отраслях экономики стимулирует спрос на экспертизу и технологии в области искусственного интеллекта (ИИ). Корпорация Teradata (NYSE: TDC ) , лидер в области обработки данных и аналитики, помогает клиентам извлекать максимальную пользу из систем ИИ для эффективного решения задач в таких областях, как выявление мошенничества, оптимизация показателей производственной деятельности, моделирование рисков и использование рекомендательных систем.

Чтобы помочь клиентам ускорить реализацию их инициатив в области ИИ, Teradata предлагает передовые решения для исследования данных и алгоритмы машинного обучения, которые значительно превосходят по своим функциональным характеристикам большинство подходов на основе правил и методов машинного обучения. В частности:

•  В Danske Bank совместно с Teradata была разработана и внедрена передовая, основанная на ИИ платформа выявления фактов мошенничества с ожидаемой 100% окупаемостью инвестиций в первый год эксплуатации. В данной системе используются методы глубокого обучения, позволяющие анализировать десятки тысяч скрытых признаков и отслеживать миллионы банковских он-лайн операций в режиме реального времени для получения сведений о подтвержденных и неподтвержденных фактах мошенничества. Существенно сократив расходы на оценку ложных результатов, Danske Bank повышает эффективность деятельности и значительную экономию.

•  Оператор мобильной связи применяет методы глубокого обучения и обработки на естественном языке, используя более 300 стандартных типов ответов при работе с обращениями абонентов на двух языках, значительно сократив расходы на автоматическую обработку стандартных обращений, что позволяет сотрудникам компании уделять больше времени работе со сложными обращениями, требующими личного контакта с клиентом.

•  Крупная логистическая компания применяет методы согласования изображений на основе ИИ, что позволяет сократить время на поиск « утерянных грузов » и дает ежегодную экономию в 25 млн. долларов США – существенный доход от первоначальных инвестиций в ИИ.

•  Государственная почтовая служба применяет технологии распознавания изображений и глубокого обучения на основе ИИ для повышения эффективности сортировки свыше 115 млн. посылок ежегодно, что приводит к повышению производительности, сокращению времени на сортировку и значительному снижению затрат.

«Teradata способна помочь компаниям в освоении технологий ИИ. В нашей команде работают опытные косультанты и высококвалифицированные специалисты по исследованию данных, обладающие знаниями и практическими навыками применения технологий глубокого обучения, в частности, свёрточных нейронных сетей, генеративно-состязательных сетей и рекуррентных нейронных сетей, - говорит Рик Фарнелл, старший вице-президент Think Big Analytics, компании Teradata. - Специалисты Teradata применяют и новаторские решения с открытым исходным кодом, в том числе TensorFlow, Keras и Caffe, что способствует повышению эффективности бизнеса ».

Неудачные внедрения технологий ИИ зачастую связаны с трудностями при определении подходящих вариантов использования ИИ, техническими сложностями при интеграции инструментов с открытым исходным кодом и специального оборудования, а также с практическим применением и поддержкой автономных решений. Примечательно, что согласно результатам недавно проведенного компанией Teradata исследования, 91% ИТ-директоров и руководителей компаний ожидают серьезных проблем на пути внедрения технологий ИИ. *

Услуги и ускорители Teradata будут полезными для компаний, планирующих инвестировать в технологии ИИ. Глубокая экспертиза в области аналитики и практический опыт Teradata помогут им быстро преодолеть эти трудности и внедрить технологии ИИ. Сегодня Teradata представляет новые услуги, способствующие более быстрому повышению эффективности деятельности и снижению рисков, связанных с внедрением технологий ИИ, в частности:

•  Услуга по разработке стратегии в области ИИ – Оценка потенциальных возможностей предприятия и представление рекомендаций по основным вариантам использования ИИ в соответствии со стратегией деятельности.

•  Консалтинг по вопросам инвестирования в технологии ИИ – дает клиентам представление о потенциальной пользе аналитических продуктов для их бизнеса на основании экспертной оценки до начала инвестирования.

•  Услуга по созданию базы для технологий ИИ – при участии клиента разрабатывается и внедряется платформа глубокого обучения. Данная услуга включает в себя источники данных, модели и бизнес-процессы.

•  Аналитика в области ИИ, предоставляемая как услуга – проектирование и отслеживание механизмов для оптимизации и улучшения существующих бизнес-процессов с использованием технологий ИИ. Teradata осуществляет руководство итеративным, поэтапно структурированным процессом создания аналитических моделей от разработки до сдачи в эксплуатацию.

Teradata также представляет « ускорители » технологий ИИ, объединяющие передовые методы, коды, интеллектуальные разработки и проверенные шаблоны проектов, что позволяет ускорить процесс внедрения технологий ИИ и их быстрой окупаемости.

•  Ускоритель AnalyticOps – представляет собой комплексную систему для упрощения процессов создания, оценки, внедрения и управления моделями глубокого обучения с возможностью масштабирования. Доступен для заказа уже сейчас.

•  Ускоритель выявления случаев финансового мошенничества – с помощью методов глубокого обучения выявляет образцы по всему спектру розничных банковских продуктов и каналов обслуживания, включая кредитные и дебетовые карты, Интернет-банк, банковскую сеть, банкоматы, безналичные переводы и контакт-центры. Непрерывно отслеживает и пресекает попытки взлома системы, обеспечивая быструю окупаемость. Внедрение данного ускорителя начинается в 4-ом квартале, а более широко он будет представлен в 1-ом кв. 2018 года.

Исследовательская компания Forrester Research подтверждает, что ситуационные уникальные сведения и новые бизнес-возможности, получаемые благодаря использованию технологий ИИ, становятся все более востребованными, « Технологии искусственного интеллекта быстро станут частью практической аналитики, открывая бизнес-пользователям доступ к ценной информации, направляющей на дальнейшие действия ». По мнению Forrester, этот феномен обусловлен задачей бизнеса в получении более глубоких ситуационных сведений, стимулирующих привлечение клиентов с помощью мобильных устройств и Интернета вещей. Эти тенденции свидетельствуют о начале революции в области уникальных сведений, что в дальнейшем даст толчок к преобразованию многих компаний в предприятия, в основе деятельности которых лежит аналитическая информация… К 2020 году бизнес на основе этой информации будет « отнимать » у своих менее информированных коллег 1,2 трлн. долларов США ежегодно ». **

Новые услуги в области ИИ и ускорители технологий ИИ от Teradata представлены на конференции Teradata PARTNERS, проходящей на этой неделе в Анахайме. Более подробная информация будет предложена участникам конференции на выставке компании Teradata . Кроме того, в рамках конференции проходят рабочие сессии, на которых аналитики и практики в области ИИ представят варианты применения технологий ИИ и расскажут о текущих тенденциях в их развитии.

* « Обзор применения технологий ИИ на предприятиях » , Teradata, 11 октября 2017 г.

** « Прогнозы Forrester на 201 7 год : Искусственный интеллект вызовет революцию в области уникальных сведений: Продвинутые аналитические данные приведут к цифровой трансформации в предстоящем году », автор Джеймс Маккормик, 2 ноября 2016 г.

Ссылки по теме

•  Danske Bank : Инновационные технологии искусственного интеллекта и глубокого обучения помогают выявлять изощренные виды мошенничества и оставаться самым надежным банком в Скандинавии ( видео)

•  Danske Bank использует технологии глубокого обучения и ИИ для борьбы с мошенничеством ( практический пример)

•  Искусственный интеллект на службе у банка (инфографика)

•  Рабочие сессии, посвященные технологиям ИИ, на конференции Teradata PARTNERS 2017 г. : Основные моменты в блоге

•  O ' Райлли и вебинар Teradata « HYPERLINK "http://www.oreilly.com/pub/e/3912" Использование технологий ИИ на предприятии: как реальные компании получают реальные результаты от применения технологий ИИ» , 31 октября 201 7 г.

•  Ознакомиться с новым исследованием влияния технологий ИИ на бизнес, проведенном по заказу Teradata, можно здесь .

О компании Teradata

Teradata предоставляет компаниям возможности повышения эффективности ведения бизнеса. Мы специализируемся на бизнес-решениях для аналитики, использующих лучшие технологии в индустрии и экспертизу в области ИТ-архитектуры, позволяя раскрывать потенциал ведущих компаний. Подробности на сайте teradata . com .

Публикации по теме
Рынки
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
 
Новости Teradata

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.