Публикации
FlashArray//X – первый блочный all_NVMe AFA, статья
BullSequana S – мост в будущее, статья
Единая платформа мониторинга гетерогенных СХД, статья
AERODISK: адаптивная дедупликация в высоконагруженных СХД, статья
Микросхемы Huawei для массивов All_Flash, статья
Защита высокоскоростного Ethernet WAN, статья
Toshiba представляет однокорпусные SSD-диски на основе 64-слойной 3D флеш-памяти, новость
Рынок серверов: первое положительное полугодие после четырех с половиной лет снижения поставок, новость
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Hitachi Vantara Labs представляет новые решения по управлению моделями машинного обучения

14, март 2018  — 

Новые возможности позволяют мониторить, тестировать, переобучать и перестраивать модели машинного обучения. Это повышает прозрачность алгоритмов и дает возможность быстрее получить результаты.

Компания Hitachi Vantara, дочернее предприятие Hitachi Ltd., объявила о создании новых решений по управлению процессами машинного обучения . Они помогут специалистам по обработке и анализу данных тестировать и перестраивать модели машинного обучения в сфере производства . Инновационные разработки Hitachi Vantara Labs подключаются к конвейеру данных , созданному Pentaho. Это позволяет повысить результативность бизнеса и сократить риски за счет упрощения процесса обновления моделей .

В процессе цифровых преобразований алгоритмизация становится важнейшим конкурентным преимуществом . В то же время она несет в себе потенциальные риски . После запуска модели машинного обучения необходимо постоянно осуществлять ее мониторинг , тестирование и переобучение в соответствии с меняющимися условиями среды , а после этого запускать повторно . Это трудоемкая ручная работа, которая выполняется достаточно редко . Есть и еще один минус: после перезапуска модели заметно снижается точность прогнозирования , что отрицательно сказывается на доходности бизнеса .

« По данным нашего исследования , две трети организаций не имеют автоматизированного решения , которое позволяло бы обновлять аналитические модели . В результате, менее четверти моделей машинного обучения обновляется ежедневно , около одной трети обновляется еженедельно, и более половины – ежемесячно . При этом использование устаревших моделей может привести к дополнительным рискам», - отметил Дэвид Меннингер (David Menninger), старший вице - президент и директор по исследованиям компании Ventana Research .

Новые возможности управления моделями интеллектуальной обработки данных позволяют усовершенствовать процессы машинного обучения по трем направлениям :

•  Быстрый запуск моделей в производственной среде

Новые возможности управления моделями машинного обучения помогают правильно их оценить и повысить точность прогнозирования до запуска модели на производстве . Для дальнейшей настройки операционные группы могут тестировать их с использованием различных методик перекрестной проверки и вневыборочной оценки . Подготовка данных с учетом специфики конкретных алгоритмов теперь выполняется автоматически .

•  Максимальное повышение точности прогнозов

Как правило , после запуска модели на производстве точность ее показаний снижается по мере поступления новых данных . Избежать этого помогает комплекс оценочных средств , выявляющий модели, которые дают неточные показания . Разнообразные средства визуализации и создания отчетов помогают анализировать качество работы и выявлять ошибки . При любых обновлениях или изменениях можно легко провести A/B- тестирование , сопоставив модели друг с другом .

•  Совместная работа и управление операциями в требуемом масштабе

Организации все чаще стремятся повысить прозрачность алгоритмов принятия решений . Новые возможности , которые предлагает Hitachi Vantara, способствуют более эффективному взаимодействию сотрудников, обеспечивают контроль за происхождением данных , а также прозрачность источников данных и ее первичных функций . Подобный уровень прозрачности облегчает совместное использование данных и конвейеров данных командами , стандартизирует алгоритмы и дает возможность их повторного применения .

« Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) позволяют оптимизировать все аспекты ведения бизнеса – от взаимодействия с клиентами до операционной деятельности . Средства управления моделями обучения , разработанные Hitachi Vantara, обеспечивают более высокую прозрачность алгоритмов и степень автоматизации , благодаря чему разработчики компании могут сосредоточиться на внедрении инноваций , не опасаясь ухудшения качества работы моделей», - считает Джон Маджи (John Magee), вице - президент по маркетингу Hitachi Vantara.

Новые возможности по управлению моделями машинного обучения доступны на Pentaho Marketplace с 6 марта 2018 года . В настоящее время эти модули доступны в тестовом режиме . Следующие версии будут интегрированы в Pentaho Data Integration (PDI). Более подробную информацию можно получить на сайте Pentaho Labs .

О компании Hitachi Vantara

Hitachi Vantara, дочернее предприятие Hitachi, Ltd., помогает современному бизнесу раскрыть потенциал имеющихся у него данных, делать разумные инвестиции и добиваться поставленных целей. Объединяя технологии, интеллектуальную собственность и отраслевые знания, мы создаем решения для управления данными, которые позволяют компаниям совершенствовать обслуживание клиентов, открывать новые источники дохода и сокращать затраты производства. Только Hitachi Vantara способна расширить ваши инновационные преимущества благодаря глубоким экспертным знаниям в сфере высоких технологий и опыту работы с крупнейшими мировыми компаниями. Посетите наш сайт HitachiVantara.com/ ru .

Информация о Hitachi , Ltd .
Hitachi , Ltd . ( TSE : 6501), штаб-квартира которой находится в Токио (Япония), разрабатывает инновационные решения для актуальных задач, встающих перед обществом. Консолидированные доходы компании за 2016 финансовый год (закончился 31 марта 2017 года) составили 9162,2 миллиарда иен ($81,8 млрд.). В подразделениях компании по всему миру работает около 304 тыс. сотрудников. Hitachi Group является международным лидером в сфере социальных инноваций. В процессе творческого взаимодействия эксперты Hitachi создают решения для заказчиков, работающих в самых разных отраслях экономики, таких как энергетика, промышленное производство, коммунальное хозяйство, городское развитие, а также финансы, государственное и муниципальное управление, здравоохранение. Более подробную информацию можно найти на сайте   http :// www . hitachi . ru .

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости Vantara

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 57; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.