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今天不能提出,经过几十年的演变,今天的人工智能与过去的人工智能相比,最重要的突破是数据无处不在,而不仅仅是SAS传统擅长奇迹的财务和权威公众; 同时,提升了策略的几何倍数,使算法能够解决机械训练模式,实现锐利的迭代优化。 根据Oliver Schabenberge的说法,今天的数据分析,贸易情报和人工智能都是基于过去分裂的分析和前景,机械训练的演变已经成为一个闭环,从而加速了迭代。 周期。 在这样一个时代,SAS的工作是充分发挥其优势,建立云分析的生态圈。 这就是为什么SAS花费10亿美元来开放Viya,这是一个云战略的云分析服务。 “仅在几年前,我们的行业用户仍然对云应用程序感到困惑,但现在有一个非常急剧的转变和强烈的愿意去云。 当然,这些云上的应用程序步骤仍然严重束缚。 您必须能够对解决方案规划过程的每个步骤发表评论。 如果有一个无法解释的程序,它可能会混淆整个分析的逻辑。“Oliver Schabenberge坚信人工智能不应该是分析策略之外的黑盒子。这也是SAS将人工智能嵌入SAS的原因 Viya平台。在战略驱动下,在正确的时间使用准确的策略是胜利的关键.SAS的信条一直是在数据生成的任何地方分析数据。并且处理相同的数据,能够 将统一平台中的传统数据挖掘和最新机械培训要素集成在当前市场中是其最大的竞争优势。“SAS的高级分析功能将人工智能嵌入到Viya平台中,可以支持整个分析生命周期,周到设计和 全面实施的分析策略,以帮助企业创建更多高价值的应用程序。 在未来,我们可以进入大规模的毫秒级来分析解决方案。“Oliver Schabenberge还提醒我,即使采用云战略,人工智能和机械培训的策略,IT也不是完美的。”你 可能有一个斯文。 Torah的系统,但永远不会有100%完美的模型,因为数据每天都在变化。“
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