Мы знали, что ИИ популярен, но на прошлой неделе появилось несколько объявлений, которые показывают, что отрасль пытается внедрить ИИ и машинное обучение (ML) в основной бизнес. Благодаря двум приобретениям ИИ громкими именами в области аналитики и раунду финансирования в размере 100 миллионов долларов для специалиста по MLOps, это была неделя ускорения ИИ.

Databricks и Qlik

Сегодняшние новости заключаются в том, что Databricks приобретает немецкую компанию лаборатория 8080, создатели bambolib, инструмент для анализа данных на основе пользовательского интерфейса, который генерирует код, но не требует от пользователей его написания. И это последовало за объявлением ранее в этом году от Databricks о добавлении возможностей AutoML в свою платформу для обработки данных.

Также читайте: Databricks повышает ставки AI с новым движком AutoML и магазином функций

Клеменс Мевальд, Директор Databricks по управлению продуктами, науке о данных и машинному обучению, поговорил с ZDNet и объяснил, что bambolib в настоящее время предлагается в качестве Юпитер Ноутбук, который, по логике вещей, будет интегрирован с собственными ноутбуками Databricks. Впоследствии он также будет интегрирован в пользовательский интерфейс рабочего пространства Databricks, чтобы сделать его доступным для менее технических пользователей, которых часто называют «гражданскими специалистами по данным».

Мевальд объяснил, что это приобретение согласуется с подходом Databricks к раскрытию нескольких уровней абстракции: на уровне кодирования для специалистов по данным, инженеров по машинному обучению и, конечно же, инженеров по данным; на уровне SQL для профессионалов, ориентированных на базы данных, а также для опытных бизнес-пользователей; и на уровне пользовательского интерфейса для тех пользователей, которые менее технических, но все же увлечены своими данными и их анализом.

AI + BI просто … Нажмите

Пока мы говорим об интеграции ИИ в платформы анализа данных, вот что Нажмите имел в виду, когда это объявил его приобретение bigsquid 30 сентября. Big Squid предлагает платформу AutoML, которая по-прежнему будет предлагаться автономно, как Qlik AutoML, но в конечном итоге будет интегрирована в Qlik Sense. Это позволит пользователям BI (бизнес-аналитика) использовать свои наборы данных для обучения моделей, а затем оценивать дополнительные данные по моделям, а прогнозы возвращаются в виде новых столбцов в наборе данных, где их можно легко визуализировать, как и любые другие данные.

Технология Big Squid даже обеспечивает объяснимость модели машинного обучения за счет использования Шепли значения, то же самое делает и AutoML Databricks. Тот факт, что оба поставщика обеспечивают объяснимую возможность ИИ на основе ценностей Shapely, является еще одним признаком корпоративных амбиций ИИ, поскольку определенные правила защиты данных требуют этого от моделей ИИ, по сути, с точки зрения доверия и возможности аудита.

Цель Qlik, как и Databricks, — сделать ИИ доступным для аналитических групп, а не только для групп по обработке и анализу данных. В частности, Qlik фокусируется на анализе ключевых факторов, прогнозной аналитике и планировании решений «что, если», и все это интегрировано в среду и парадигму бизнес-аналитики. И, да, Qlik также нужны эти желанные «гражданские специалисты по данным». К тому же, вооружившись технологиями, полученными в результате многих других приобретений, таких как Podium Data (сейчас Каталог Qlik) и Attunity (сейчас Щелкните Интеграция данных.), Присутствие Qlik на протяжении всего жизненного цикла данных и его управление также дает компании хорошие возможности для MLOps (операций машинного обучения).

Больше денег и интеграция с графическим процессором

Говоря о MLOps, это как раз та область, на которой Лаборатория данных Domino, и особенно в контексте предприятия. И буквально вчера Domino объявила о раунде финансирования серии F на 100 миллионов долларов, возглавляемом Great Hill Partners, с существующими инвесторами Coatue Management, Highland Capital Partners и Sequoia Capital, а также с новым инвестором. Nvidia. Nvidia, конечно же, является ведущим поставщиком чипов и серверов для графических процессоров, каждый из которых может ускорить обучение и оценку ИИ, особенно в области глубокого обучения.

Фактически, Domino и Nvidia использовали вчерашнее объявление о финансировании, чтобы продемонстрировать свое расширенное партнерство. Согласно его пресс-релизу, партнерство будет включать в себя разработку Domino функциональных возможностей продукта для расширения возможностей ускоренных вычислений на его платформе, включая «проверку платформы Domino для NVIDIA AI для предприятий так что Domino может без проблем работать на мейнстриме, Системы, сертифицированные NVIDIA от OEM-поставщиков оборудования ». Domino также заявляет, что две компании будут вместе выводить эти продукты на рынок.

Что AI сделал для меня за последнее время?

То, что все три сделки были объявлены в течение недели, показывает, насколько важным становится AI / ML в контексте корпоративных вычислений. Возможно — даже вероятно — что эта первая волна интеграции AutoML в платформы бизнес-аналитики и аналитики — это всего лишь ранняя итерация уравнения AI + BI. Автоматизация выбора алгоритма ML, оптимизация гиперпараметров, выбор функций и даже объяснимость — это здорово. Но в конечном итоге потребуется автоматизация проектирования функций, развертывания моделей, мониторинга и переподготовки.

Все происходит достаточно быстро, и эти инновации первого поколения могут очень скоро стать пресловутой «ставкой стола». По мере того, как аналитические компании переходят к конкурентной дифференциации, мир искусственного интеллекта может стать более интересным, актуальным, доступным и, надеюсь, более легким для изучения и заслуживающим доверия.