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IBM将机器学习带进大型主机,未来再推向POWER系统

IBM Machine Learning可让资料科学家们自动化建立、训练与部署分析模型,支援多种交易资料型态,也支援开发语言如 Scala、Java、Python及Apache SparkML、TensorFlow、H2O等机器学习框架。

作者:林妍溱来源:51CTO|2017-02-17 13:38

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IBM周三宣布IBM Machine Learning,使企业也可以针对公司内部进行大量资料的人工智慧分析。

这项新方案是将IBM Watson的核心机器学习(Machine Learning)技术放到该公司的大型服务器平台上,首先推到z System,未来再推向其他系统,如IBM POWER System。

虽然Google、Amazon或微软相继推出云端机器学习服务,不过IBM Analytics部门总经理Rob Thomas指出,全球90%以上的资料是Google不到的;它们是储存在企业防火墙之后,即私有云上。包括银行、大型零售商、航空公司及保险业及政府单位迄今持续将重要应用系统跑在大型主机Z System,一天交易笔数高达数十亿笔的大型主机是大数据分析的重要潜力市场。

IBM认为,将机器学习用于大型主机上相当有机会,例如利用即时分析能力,使零售业不只是上个月,而是近到一小时之前的销售资料都可纳入分析,金融业理专或仲介业者则快速取得即时利率、市场动态及趋势,以推荐金融商品给客户,而医疗业则必须收集客户或病患的个人需要,打造出专属的个人化服务或治疗计画,其中可用医疗或健身装置收集使用者的人机行为与互动资料。

IBM Machine Learning可让资料科学家们自动化建立、训练与部署分析模型,支援多种交易资料型态,也支援开发语言如 Scala、Java、Python及Apache SparkML、TensorFlow、H2O等机器学习框架。其中由IBM 研究院开发的资料科学家认知自动化(Cognitive Automation for Data Scientists)可透过评分方式,协助企业为资料选择最适当的演算法。这项服务也可考虑演算法任务及产生资料的速度等条件。

IBM表示,IBM Machine Learning旨在运用IBM Watson的核心能力,使机器学习加速普及到丰富蕴藏企业资料的所在。随著企业看到机器学习在私有云上的成效,未来也会扩展到混合云及公有云上。

 
【责任编辑:云中子 TEL:(010)68476606】

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