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Servizi AI

Che cosa è AIOps ? E come cambierà le aziende e le organizzazioni

La tua forza lavoro IT è pronta per AIOps? AIOps cambierà il modo in cui le organizzazioni operano. Nel impresa AIOps-enabled , in cui l'intelligenza artificiale e apprendimento automatico automatizzare le attività per aumentare le operazioni di tecnologia team, le imprese subiscono un cambiamento monumentale che permette loro di essere più proattivi, predittiva e in ultima analisi preventiva. Concetto di intelligenza artificiale con cervello elettrico e rete neurale, illustrazione 3d isometrico con smartphone, laptop, gadget mobile, moderno banner di archiviazione dei dati, sfondo della pagina di destinazione Concetto di intelligenza artificiale con cervello elettrico e rete neurale, illustrazione 3d isometrico con smartphone, laptop, gadget mobile, moderno banner di archiviazione dei dati, sfondo della pagina di destinazione GETTY IMAGES Lungo questo percorso, evolveranno anche le competenze necessarie nei team ITOps, DevOps e SESA (Site reliability Engineering), che richiedono competenze in termini di personalizzazione, integrazione, automazione e governance. La maggior parte delle organizzazioni non è pronta per questo spostamento sismico, comunque. Un recente sondaggio condotto su 6.000 professionisti IT dimostra che la stragrande maggioranza delle imprese globali deve ancora avviare una strategia AIOps. Lo stato attuale delle operazioni Esaminiamo come siamo arrivati ​​all'odierna organizzazione delle operazioni IT. Nello specifico, intendo le persone che monitorano e gestiscono l'ambiente di produzione, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno "operazioni" nel titolo. Nell'ultimo decennio, la spinta verso soluzioni agili e DevOps ha spostato le operazioni verso lo sviluppo, creando il nuovo set di competenze richiesto dall'ingegneria del rilascio (RelEng), che è responsabile dell'automazione della distribuzione delle applicazioni e della struttura per il ciclo di sviluppo del software (SDLC). Ciò ha richiesto il collegamento dei pu...
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E’ meglio il Cloud o l’Edge Computing e qual è la differenza

Cloud Versus Edge Computing - Qual è la differenza? Ogni conversazione odierna sulla trasformazione digitale o sull'internet degli oggetti (IoT), a prescindere dall'industria, tende a includere una discussione su dove verranno ospitate le applicazioni. Il "cloud" viene spesso presentato come una buona opzione: "basta inviare tutti i dati al cloud per l'analisi", alcuni potrebbero dire. Altri potrebbero suggerire un concetto più nuovo, "edge computing", come un'importante svolta che alimenterà le applicazioni e fornirà risultati che il cloud computing non potrà mai raggiungere. Questo dialogo può spingere i responsabili delle decisioni a pensare di aver bisogno di scegliere un lato - cloud contro edge - e spero che scelgano il vincitore. Ma è così? Abbiamo bisogno di lavorare sodo su un'analisi e piazzare le scommesse? La risposta è no. Queste architetture di calcolo sono complementari, entrambe con ruoli importanti da eseguire. . Diamo un'occhiata a cosa significano prima. Il cloud computing è durato molto più a lungo e molte persone hanno un'idea di base di ciò che è: in poche parole, il cloud computing coinvolge data center remoti pieni di computer connessi via Internet che offrono potenza di elaborazione disponibile per un costo per unità e disponibile per chiunque. D'altra parte, l'edge computing è diventato di recente un termine comune. È usato per evidenziare un approccio opposto al cloud, specialmente in termini di IoT. Fondamentalmente, l'edge computing è l'idea di far girare le applicazioni il più vicino possibile fisicamente al luogo in cui vengono generati i dati. Si consideri, ad esempio, un veicolo che calcola istantaneamente il consumo di carburante in base ai dati provenienti dai sensori di velocità e consumo di carburante. Il computer che esegue tale calcolo nel veicolo potrebbe essere correttamente etichettato come un dispositivo di calcolo del limite. Tuttavia, il concetto di edge computing non è una nuova idea. In effetti, le az...
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La modalità interprete di Google Assistent è ora disponibile

Al CES, Google ha dimostrato una nuova funzione di interprete dell'Assistente Google che consente di parlare una lingua al dispositivo e di tradurre ciò che hai detto in un'altra. Ora la società ha rivelato tramite una pagina di supporto che la funzione dell'interprete viene distribuita a Google Home e ai dispositivi di visualizzazione intelligenti, come riportato da Android Police (e confermati tramite test di The Verge ). La modalità interprete supporta 26 lingue diverse e può essere invocata chiedendo all'Assistente Google di aiutarti a parlare una particolare lingua o di "attivare la modalità interprete". Su display intelligenti, la funzione visualizzerà la traduzione e la pronuncerà a voce alta. Ma come abbiamo visto al CES, è un processo pesante che implica parlare, aspettare e poi ascoltare il dispositivo rispondere. Può aiutare in determinati scenari, ma non è qualcosa su cui vorrei fare affidamento per conversazioni lunghe o complicate. Se disponi di un oratore di Google Home, di un altro oratore con Assistente Google o di un display intelligente, dovresti poter accedere alla modalità interprete a partire da oggi.
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Resolve telecamere dotate di intelligenza artificiale contro i bracconieri

Le telecamere dotate di intelligenza artificiale aiuteranno a individuare i bracconieri della fauna selvatica prima che possano uccidere Una nuova fotocamera sviluppata da un ente non profit Resolve utilizza la tecnologia Intel per tenere d'occhio il Serengeti Gli elefanti sono proverbialmente difficili da perdere, ma anche queste enormi bestie possono essere inghiottite nelle vaste pianure dell'Africa. Questo è un grosso problema per i ranger del parco che hanno il compito di proteggere gli animali dai bracconieri. Nel Parco Nazionale del Serengeti in Tanzania, ad esempio, ci sono solo 150 guardie forestali responsabili della salvaguardia di un'area del paese grande all'incirca delle dimensioni del Belgio. Una nuova soluzione a questa proposta di conservazione senza scopo di lucro Resolve consiste nell'utilizzare telecamere dotate di intelligenza artificiale per fungere da vedette remote. Oggi, Resolve ha annunciato un nuovo dispositivo personalizzato chiamato TrailGuard AI , che utilizza chip di visione Intel per identificare animali e umani che vagano in vista. Le telecamere saranno posizionate sulle tracce di accesso utilizzate dai bracconieri, avvisando automaticamente i ranger del parco che possono controllare eventuali attività sospette. TrailGuard AI si basa su lavori precedenti di Resolve per creare telecamere remote per aiutare la conservazione. Tuttavia, i primi dispositivi erano ingombranti, avevano una durata limitata della batteria e non erano sofisticati, inviando immagini ai ranger ogni volta che i sensori di movimento venivano fatti scattare. Ciò ha portato a molti falsi positivi, in quanto le telecamere sarebbero state attivate da non eventi, come i rami degli alberi che agitano il vento. Il nuovo dispositivo, al confronto, non è più spesso di un indice umano, ha una durata della batteria di un anno e mezzo e può identificare in modo affidabile esseri umani, animali e veicoli. Il chip utilizzato da Resolve è il processore Intel Movidiu...
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AI SageMaker di Amazon

Amazon ha rivelato oggi il suo servizio AI SageMaker, consentendo ai suoi clienti di addestrare modelli di apprendimento automatico su vasta scala mantenendo bassi i costi. Amazon utilizza nuove tecniche per mantenere bloccata la potenza di calcolo richiesta fornendo prestazioni comparabili. Quando SageMaker acquisisce i dati per addestrare un modello, utilizza un algoritmo di streaming che effettua solo un passaggio sui dati che viene alimentato. Mentre altri algoritmi possono vedere aumenti esponenziali della quantità di tempo e potenza di elaborazione necessari, gli algoritmi di Amazon no. Mentre i dati sono trasmessi nel sistema, l'algoritmo regola il suo stato - una rappresentazione persistente dei modelli statistici presenti nelle informazioni fornite a SageMaker per addestrare un particolare sistema. Tuttavia, questo stato non è un modello di apprendimento automatico addestrato: è un'astrazione dei dati inviati a SageMaker che possono quindi essere utilizzati per addestrare un modello. Ciò fornisce una serie di vantaggi utili, come rendere più facile per Amazon la distribuzione di un modello. SageMaker può confrontare gli stati degli stessi algoritmi che lavorano su dati diversi su più macchine nel corso del processo di formazione, per assicurarsi che tutti i sistemi condividano correttamente una rappresentazione dei dati che vengono nutriti. Quella stessa rappresentazione rende più facile l'ottimizzazione degli iperparametri di un modello di apprendimento macchina risultante. Questi parametri, che governano determinate funzioni del modello, sono fondamentali per creare il miglior sistema di apprendimento automatico. Tradizionalmente, gli scienziati dei dati ottimizzerebbero quei parametri ripetendo ogni volta lo stesso modello con parametri diversi e scegliendo il modello che crea il risultato finale più accurato. Tuttavia, questo può essere un processo che richiede molto tempo, in particolare per i modelli creati utilizzando grandi quantità di d...
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