Ускорение готовности моделей машинного обучения: мнение отраслевого эксперта Абхиджита Раджваде

Когда дело доходит до машинного обучения (ML), главное — это скорость. Чем быстрее вы сможете подготовить данные, обучить модели и внедрить их в производство, тем быстрее вы сможете получить ценную информацию и повысить ценность своего бизнеса. Достижение такой скорости потребует от вашей компании большего, чем просто вычислительная мощность. Вам понадобится стратегический подход к разработке конвейера данных, облачной интеграции и планированию инфраструктуры. Ваша цель — ускорить готовность ваших моделей машинного обучения, и вы не ошибетесь, воспользовавшись советом лидера отрасли.

Абхиджит Раджваде является старшим инженером по работе с клиентами в Google, где он возглавляет разработку облачных решений, решений для обработки данных и цифровых рабочих мест для корпоративных клиентов в США. Он также в течение многих лет вносил вклад в развитие инфраструктуры искусственного интеллекта и облачных технологий. Если кто-то в отрасли и знает, как сделать это правильно, так это Абхиджит.

Важность упрощения разработки конвейера данных для преобразования данных

В основе любого проекта ML лежат данные. Но подготовка данных для анализа и обучения модели может оказаться сложным и трудоемким процессом. Именно здесь вы можете использовать Google Dataflow для создания конвейера преобразования данных, который поможет подготовить данные для корпоративных рабочих нагрузок ИИ. Абхиджит уделяет большое внимание важности оптимизации разработки потоков данных для повышения производительности инженеров данных. Он был менеджером по продукту, ответственным за разработку Плагин Cloud Code для потока данных это сократило кривую обучения и время наращивания производительности при построении конвейеров потоковой передачи данных. Этот продукт предлагал несколько ключевых функций, улучшающих работу разработчиков, в основном ускоряя цикл разработки и более эффективно устраняя ошибки. Оптимизируя создание и выполнение конвейеров данных, организации могут ускорить процесс приема, преобразования и подготовки данных для задач ML, таких как разработка функций, обучение моделей и т. д.

Будь то очистка беспорядочных наборов данных, извлечение соответствующих функций или агрегирование информации из нескольких источников, упрощенные инструменты разработки потоков данных позволяют ученым и инженерам данных сосредоточиться на том, что они делают лучше всего: анализе данных и построении моделей.

Стратегическое планирование мощности облака: оптимизация ресурсов для рабочих нагрузок машинного обучения

В сочетании с оптимизированными процессами разработки, стратегическое планирование облачных мощностей играет ключевую роль в ускорении готовности модели машинного обучения. «Управление облачными мощностями является ключевой частью эффективной ИТ-стратегии», — сказал Абхиджит. «Планирование мощности облака не только обеспечивает рабочие нагрузки необходимыми ресурсами, но также снижает расходы на облако из-за избыточных рабочих нагрузок». Оценивая требования к мощности, анализируя исторические модели использования и разрабатывая стратегию планирования мощности на основе потребностей бизнеса, организации могут оптимизировать распределение ресурсов для рабочих нагрузок машинного обучения. Такой подход не только повышает производительность, но и снижает затраты за счет обеспечения оптимального использования ресурсов.

Ускорение готовности моделей машинного обучения с помощью интегрированных решений

Объединение упрощения разработки потоков данных, интеграции плагинов облачного кода и стратегического планирования облачных мощностей предлагает комплексное решение для ускорения готовности модели машинного обучения. По мере того, как организации внедряют эти интегрированные решения, они могут преодолевать сложности разработки моделей машинного обучения с большей эффективностью и гибкостью. Благодаря инструментам и стратегиям, предназначенным для оптимизации процессов разработки и оптимизации использования ресурсов, путь от концепции до развертывания становится плавным и ускоренным.

Индустрия меняется — вы можете измениться вместе с ней

«Переосмысление — это топливо устойчивости», — говорит Абхиджит. «Но способность изобретать себя заново гарантирует, что вы не останетесь в затруднительном положении. Вы можете адаптироваться, освоить новые навыки и стать сильнее и более адаптируемыми».

Готова ли ваша компания к революции искусственного интеллекта? Многие предприятия находятся на грани трансформации, но без правильной стратегии данных и инфраструктуры они рискуют остаться позади. Здесь может помочь Абхиджит Раджваде. Как опытный эксперт в разработке решений для преобразования данных и использования облачной инфраструктуры для рабочих нагрузок ИИ, он готов разрабатывать решения, которые преобразуют данные и максимально эффективно используют облачную инфраструктуру. Будущее уже здесь, поэтому пришло время убедиться, что ваши планы готовы к нему.