AI和機器學習技術的迅猛發(fā)展,尤其是大語言模型(LLM)的興起,對計算資源和數據傳輸速度提出了更高的要求,從而激發(fā)了對更高帶寬解決方案的迫切需求。
根據專門從事機器學習(ML)可觀察性和人工智能(AI)監(jiān)測的公司Arize AI日前發(fā)布的數據顯示,將AI視為一種風險因素的財富500強公司數量在過去一年中激增了473.5%。
分析大量數據是一個持續(xù)的過程。因此,到2025年,預計將出現重大轉變和新興模式,從而決定企業(yè)利用數據作出決策的方式,促進創(chuàng)新,并獲得競爭優(yōu)勢。
在人工智能和機器學習的情況下,這種限制是不適用的——它們可以在幾分鐘內處理由數百萬患者記錄、圖像掃描和研究結果組成的龐大數據集。這種閃電般的分析不僅加快了診斷過程,而且提供了一層遠遠超出人類能力的精確度。
數據集(dataset)是指一組相關的數據集合,這些數據通常用于分析、訓練機器學習模型或進行其他數據處理任務。數據集是數據科學和人工智能領域的基礎元素,涵蓋各種形式和結構的數據。
人工智能(AI)和機器學習(ML)是LPR技術轉型的驅動力。人工智能具有理解人類行為和復制人類智能的非凡能力,而機器學習具有學習和增強現有數據的獨特能力,兩者結成了強大的合作伙伴關系,重塑了LPR技術。