Применение гибридной облачной стратегии для развития машинного обучения

Машинное обучение больше не является экспериментом. Многие ведущие предприятия уже сделали огромные успехи в своих инвестициях в машинное обучение (ML), и бизнес-руководители единодушно согласны в том, что создание возможностей для научно-исследовательских работ является важным условием для поддержания и расширения конкурентных преимуществ. Целью сейчас является расширение этих первоначальных успехов за пределы конкретных частей бизнеса, где они изначально появились. Компании стремятся масштабировать свои возможности научно-исследовательских работ для поддержки всего спектра своих бизнес-целей и внедрения ML-процессов и решений во всех областях своей деятельности. Однако при реализации проектов научно-исследовательских работ в различных регионах, организационных и технологических подразделениях возникают сложности, с которыми сталкиваются аналитики и ученые. Данные бесполезны без инструментов и инфраструктуры для их использования, которые, в свою очередь, разделены на региональные и бизнес-единицы, а также в облачных и локальных средах. Успешные предприятия учатся преодолевать эти трудности, внедряя гибридные облачные стратегии. Гибридный подход позволяет компаниям использовать лучшее из всех миров. Они могут воспользоваться гибкостью облачных сред, экономической выгодой локальной инфраструктуры и возможностью выбирать лучшие инструменты и сервисы от любого поставщика облачных услуг и инструментов машинного обучения. Более важно для научно-исследовательских работ, гибридный подход позволяет командам использовать полный набор инструментов и инфраструктуры, необходимых для извлечения ценности из данных, где бы они ни находились. Использование гибридной облачной стратегии позволяет сохранять суверенитет данных и обеспечивает гибкость для развития бизнеса и изменения организационных условий. Это помогает компаниям преодолеть трудности при развитии машинного обучения и внедрении его во все сферы своей деятельности. Гибридная облачная стратегия позволяет внедрять машинное обучение во все части бизнеса. В то время как многие компании пытаются внедрить ML, они сталкиваются со сложностями при работе с данными и при использовании инструментов и инфраструктуры. Гибридная облачная стратегия позволяет масштабировать возможности научно-исследовательских работ, чтобы поддерживать все бизнес-цели компании и внедрять ML-процессы и решения во всех областях деятельности компании. Это позволяет командам использовать полный набор инструментов и инфраструктуры, необходимых для извлечения ценности из данных, где бы они ни находились.