Искусственный интеллект: тренды развития и практика применения
Искусственный интеллект все больше применяется в различных сферах и отраслях экономики. Причина — активное развитие технологий, появление предобученных моделей, которые легко настроить под различные нужны. На этом пути важен опыт первопроходцев. Об этом говорили участники организованной CNews Conferences конференции «Искусственный интеллект 2021».
Владимир Новоженов: На основе машинного обучения создается большое количество технологических стартапов
Технологии искусственного интеллекта теперь доступны не только крупному бизнесу. Благодаря облакам у команд любого размера появилась возможность создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения, рассказал Владимир Новоженов, продуктовый менеджер SberCloud.
CNews: Какова, по вашему мнению, роль технологий машинного обучения (ML) в цифровой трансформации?
Владимир Новоженов: Цифровая трансформация не является статичной целью. Это непрекращающийся процесс поддержания бизнеса в актуальном технологическом состоянии. Машинное обучение сегодня — это передовой край информационных технологий. С его помощью можно как улучшать существующие бизнес-модели, так и создавать новые, а также реализовывать любые, даже самые необычные идеи.
Почти все крупнейшие мировые компании уже имеют в штате большие команды дата-сайентистов, потому что крупный бизнес увидел измеряемую выгоду от внедрения ML-моделей. Однако не стоит считать, что машинное обучение— это только про большой бизнес. На основе этой технологии создается большое количество технологических стартапов.
CNews: Какие возможности предлагает SberCloud?
Владимир Новоженов: SberCloud представила облачную платформу ML Space в декабре 2019 года. ML Space — это платформа ML-разработки полного цикла и совместной работы DS-команд над созданием, обучением и развертыванием моделей машинного обучения. Она была создана для того, чтобы ускорить, оптимизировать и упростить весь цикл машинного обучения от концепции модели до инференса. Используя ML Space, можно легко обучить и развернуть ML-модели на высокопроизводительной инфраструктуре (до 1000+ GPU) самого мощного российского суперкомпьютера «Кристофари» для последующего внедрения их в микросервисы, функции и бизнес-приложения.
В платформу интегрированы привычные для специалистов в области Data Science инструменты, а также предустановлены популярные библиотеки и фреймворки. Недавно мы добавили в ML Space инструменты oneAPI, которые позволяют эффективно задействовать возможности различных архитектур без необходимости создавать код заново под каждую аппаратную платформу.
CNews: В чем преимущество использования ML Space?
Владимир Новоженов: ML Space — это облачная платформа, максимально сближающая технологии машинного обучения и бизнес. Опытным специалистам в области работы с данными она предоставляет новые удобные инструменты, а компаниям и организациям, не имеющим глубокой ML-экспертизы, дает возможность прямо сейчас использовать искусственный интеллект в своих продуктах и бизнес-приложениях. В июне этого года ML Space стала лауреатом сразу в трех номинациях одной из крупнейших международных премий — IT World Awards 2021.
Наша платформа доступна для бизнеса любого размера, а в дальнейшем мы планируем сделать ее доступной и для частных пользователей, чтобы любой желающий мог воспользоваться возможностями платформы для обучения, проведения собственных исследований больших данных и ИИ и решения других задач в области машинного обучения.
