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IBM发布AI平台和云计算工具 推进AI大规模商用

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-10-18 12:58:06 本文摘自: 智东西

10月16日消息,IBM同时发布人工智能开放平台AIOpenScale和云计算工具Multi-cloudManager,旨在使人工智能和云计算的结合变得更容易。

人工智能和云服务都是大生意,但这两门生意的潜力目前还有待释放。

《哈佛商业评论》最近的一项调查显示:2016年人工智能的总投资达到260亿至390亿美元,是2013年的三倍。但在接下来的15个月里,大约80%的IT预算将用于云解决方案。

但尽管这两个行业都在稳步增长,只有20%的公司表示他们使用了一种或多种人工智能技术的作为“coreway(核心方式)”,并且49%的公司说他们正在推迟云计算的部署。

IBM反对这种将人工智能和云计算绝对划分的二分法,认为这种二分法增加了结合两者的难度。为了解决这一问题,IBM今天推出了人工智能平台AIOpenScale和多云管理器,前者使得客户能够在几乎所有的基础设施上构建人工智能,而后者作为一种“开放”的解决方案旨在使在多云服务上创建应用变得更容易。

一、AIOpenScale是AI大规模商用的开端

服务于IBM云计算和云计算私人用户的AIOpenScale平台通过在线仪表板运行,并支持一些基于开源框架的人工智能模型,包括谷歌的TensorFlow、微软的AzureML、SparkML、Keras、Seldon,和亚马逊SageMaker等。此外,它还使得在IBM的Watson、Seldon和其他第三方平台上部署这些模型变得更容易。

AIOpenScale还提供了一套自主检测及减缓偏见的工具,这套工具包括一个日志系统、一个回应模型、训练数据和相关性能指标,其中日志系统用来记录机器学习模型所做的预测。

这套工具不断监测人工智能应用程序中的偏见决策,通过“de-biasing”技术努力减轻这种影响,并对AI算法给出的建议提供解释。

通过这种方式,AIOpenScale为IBM早期的产品提供偏见检测和模型可解释性的能力。今年9月,IBM推出了一个开源工具包,这个工具包包含了算法、代码和教程。在今年夏天,IBM的研究人员提出了人工智能系统的“概况表”,用于回答系统操作、培训数据、测试设置、结果、测试方法等问题。

值得注意的是,IBM并不是唯一一家开发平台以减少算法偏见的公司。Facebook在5月召开的F8开发者大会上也宣布为数据科学家提供自动化的偏见捕捉服务。微软和埃森哲也发布了类似的工具。

IBM今天也发布了名为NeuNetS的神经网络合成引擎,这个新的系统能将商业任务和数据集等方面的AI开发自动化。该公司声称,测试结果显示,由NeuNetS自主设计、训练和部署的定制人工智能模型已经达到了“与人类设计的神经网络相媲美”的精确度。

测试版的NeuNetS可在AIOpenScale发布会上获取。

IBM认知解决方案(IBMCognitiveSolutions)高级副总裁大卫?肯尼(DavidKenny)表示:“我们的战略是使用一种开放的、可交互的方法来推动人工智能经济。我们认为AIOpenScale代表了一个新的技术类别,也代表了AI大规模商用的开端,因为它是开放的,让人工智能操作起来更加容易,而且完全透明。”

二、Multi-cloudManager释放云计算商业价值

Multi-cloudManager运行在基于Kubernetes(一个开源的容器编排系统,可自动化容器化应用程序的部署,扩展和管理)的平台IBMCloudPrivate上,且配有一个仪表板界面,可以调用数千个KubernetesAPP,这些APP涵盖多个位置的大量数据。

IBM混合云计算公司高级副总裁阿文德?克里希纳(ArvindKrishna)在一份声明中表示:“通过采用开放标准的方式来管理跨越多云的数据和应用程序,IBMMulti-cloudManager将使企业能够扩大自己的云投资规模,并释放出云计算的全部业务价值。它的目标将不仅仅是最大限度利用计算机的算力,而是充分利用云计算来发明新的业务流程并进入新的市场。”

Multi-cloudManager的仪表板会将Kubernetes集群显示在一个统一的控制面板上,并使用“统一的遵从和规则引擎”来确保这些集群与企业政策和安全标准保持一致。此外,它提供了备份工具,以保护部署好的Kubernetes应用程序和数据,以防安全漏洞或硬件故障。

IBMMulti-cloudManager已经在BendigoandAdelaideBank(澳大利亚第五大零售银行)落地,并将于2018年10月上市。

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IBM发布AI平台和云计算工具 推进AI大规模商用

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-10-18 12:58:06 本文摘自: 智东西

10月16日消息,IBM同时发布人工智能开放平台AIOpenScale和云计算工具Multi-cloudManager,旨在使人工智能和云计算的结合变得更容易。

人工智能和云服务都是大生意,但这两门生意的潜力目前还有待释放。

《哈佛商业评论》最近的一项调查显示:2016年人工智能的总投资达到260亿至390亿美元,是2013年的三倍。但在接下来的15个月里,大约80%的IT预算将用于云解决方案。

但尽管这两个行业都在稳步增长,只有20%的公司表示他们使用了一种或多种人工智能技术的作为“coreway(核心方式)”,并且49%的公司说他们正在推迟云计算的部署。

IBM反对这种将人工智能和云计算绝对划分的二分法,认为这种二分法增加了结合两者的难度。为了解决这一问题,IBM今天推出了人工智能平台AIOpenScale和多云管理器,前者使得客户能够在几乎所有的基础设施上构建人工智能,而后者作为一种“开放”的解决方案旨在使在多云服务上创建应用变得更容易。

一、AIOpenScale是AI大规模商用的开端

服务于IBM云计算和云计算私人用户的AIOpenScale平台通过在线仪表板运行,并支持一些基于开源框架的人工智能模型,包括谷歌的TensorFlow、微软的AzureML、SparkML、Keras、Seldon,和亚马逊SageMaker等。此外,它还使得在IBM的Watson、Seldon和其他第三方平台上部署这些模型变得更容易。

AIOpenScale还提供了一套自主检测及减缓偏见的工具,这套工具包括一个日志系统、一个回应模型、训练数据和相关性能指标,其中日志系统用来记录机器学习模型所做的预测。

这套工具不断监测人工智能应用程序中的偏见决策,通过“de-biasing”技术努力减轻这种影响,并对AI算法给出的建议提供解释。

通过这种方式,AIOpenScale为IBM早期的产品提供偏见检测和模型可解释性的能力。今年9月,IBM推出了一个开源工具包,这个工具包包含了算法、代码和教程。在今年夏天,IBM的研究人员提出了人工智能系统的“概况表”,用于回答系统操作、培训数据、测试设置、结果、测试方法等问题。

值得注意的是,IBM并不是唯一一家开发平台以减少算法偏见的公司。Facebook在5月召开的F8开发者大会上也宣布为数据科学家提供自动化的偏见捕捉服务。微软和埃森哲也发布了类似的工具。

IBM今天也发布了名为NeuNetS的神经网络合成引擎,这个新的系统能将商业任务和数据集等方面的AI开发自动化。该公司声称,测试结果显示,由NeuNetS自主设计、训练和部署的定制人工智能模型已经达到了“与人类设计的神经网络相媲美”的精确度。

测试版的NeuNetS可在AIOpenScale发布会上获取。

IBM认知解决方案(IBMCognitiveSolutions)高级副总裁大卫?肯尼(DavidKenny)表示:“我们的战略是使用一种开放的、可交互的方法来推动人工智能经济。我们认为AIOpenScale代表了一个新的技术类别,也代表了AI大规模商用的开端,因为它是开放的,让人工智能操作起来更加容易,而且完全透明。”

二、Multi-cloudManager释放云计算商业价值

Multi-cloudManager运行在基于Kubernetes(一个开源的容器编排系统,可自动化容器化应用程序的部署,扩展和管理)的平台IBMCloudPrivate上,且配有一个仪表板界面,可以调用数千个KubernetesAPP,这些APP涵盖多个位置的大量数据。

IBM混合云计算公司高级副总裁阿文德?克里希纳(ArvindKrishna)在一份声明中表示:“通过采用开放标准的方式来管理跨越多云的数据和应用程序,IBMMulti-cloudManager将使企业能够扩大自己的云投资规模,并释放出云计算的全部业务价值。它的目标将不仅仅是最大限度利用计算机的算力,而是充分利用云计算来发明新的业务流程并进入新的市场。”

Multi-cloudManager的仪表板会将Kubernetes集群显示在一个统一的控制面板上,并使用“统一的遵从和规则引擎”来确保这些集群与企业政策和安全标准保持一致。此外,它提供了备份工具,以保护部署好的Kubernetes应用程序和数据,以防安全漏洞或硬件故障。

IBMMulti-cloudManager已经在BendigoandAdelaideBank(澳大利亚第五大零售银行)落地,并将于2018年10月上市。

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