Müəllif: Sergey Lukyançikov, InterSystems-də məsləhətçi mühəndis
Real vaxtda AI/ML hesablama zəngləri
InterSystems-də Data Science təcrübəsi təcrübəsindən nümunələrlə başlayaq:
- Yüklənmiş alıcı portalı onlayn tövsiyə sisteminə qoşulub. Pərakəndə satış şəbəkəsi üzrə promosyonların restrukturizasiyası aparılacaq (məsələn, promosyonların “düz” xətti əvəzinə indi “seqment-taktika” matrisi istifadə olunacaq). Tövsiyə mühərrikləri ilə nə baş verir? Tövsiyə mühərrikinə məlumatların təqdim edilməsi və yenilənməsi (daxil edilən məlumatların həcmi 25000 dəfə artıb) nə baş verir? Tövsiyələrin hazırlanması ilə nə baş verir (tövsiyə qaydalarının süzülmə həddinin onların sayının və “diapazonunun” min dəfə artması səbəbindən min dəfə azaldılması zərurəti)?
- Avadanlıq komponentlərində qüsurların yaranma ehtimalını izləmək üçün bir sistem mövcuddur. Monitorinq sisteminə hər saniyə minlərlə texnoloji prosesin parametrlərini ötürən avtomatlaşdırılmış proseslərə nəzarət sistemi qoşulmuşdur. Əvvəllər “əl nümunələri” üzərində işləyən monitorinq sistemi ilə nə baş verir (o, saniyə saniyə ehtimal monitorinqini təmin edə bilirmi)? Bu yaxınlarda prosesə nəzarət sisteminə əlavə edilmiş sensorların oxunuşları ilə giriş məlumatlarında bir neçə yüz sütundan ibarət yeni blok görünsə nə olacaq (nəzarətə yeni sensorlardan məlumat daxil etmək üçün monitorinq sistemini nə qədər dayandırmaq lazımdırmı və nə qədər müddətə dayandırmaq lazımdır? )?
- Bir-birinin işinin nəticələrindən istifadə edən bir sıra AI/ML mexanizmləri (tövsiyə, monitorinq, proqnozlaşdırma) yaradılmışdır. Bu kompleksin işini giriş məlumatlarında dəyişikliklərə uyğunlaşdırmaq üçün hər ay neçə adam-saat tələb olunur? İdarəetmə qərarlarının qəbulu kompleksi tərəfindən dəstəkləndikdə ümumi "yavaşlama" nədir (yeni giriş məlumatlarının baş vermə tezliyinə nisbətən orada yeni dəstəkləyici məlumatların meydana gəlməsi tezliyi)?
Bu və bir çox digər nümunələri ümumiləşdirərək, biz real vaxt rejimində maşın öyrənməsi və süni intellekt mexanizmlərinin istifadəsinə keçərkən yaranan problemlərin formalaşdırılmasına gəldik:
- Şirkətimizdə AI/ML inkişaflarının yaradılması və uyğunlaşma sürəti (dəyişən vəziyyətə) bizi qane edirmi?
- İstifadə etdiyimiz AI/ML həlləri real vaxt rejimində biznesin idarə edilməsini nə qədər dəstəkləyir?
- İstifadə etdiyimiz AI/ML həlləri müstəqil olaraq (dərtibatçılar olmadan) verilənlər və biznes idarəetmə təcrübələrindəki dəyişikliklərə uyğunlaşa bilirmi?
Məqaləmiz AI/ML mexanizmlərinin yerləşdirilməsi üçün universal dəstək, AI/ML həllərinin yığılması (inteqrasiya) və AI/ML həllərinin intensiv şəkildə təlimi (sınağı) baxımından InterSystems IRIS platformasının imkanlarına hərtərəfli baxışdır. məlumat axınları. Biz bu məqalədə bazar araşdırmalarına, AI/ML həlləri ilə bağlı nümunə araşdırmalarına və real vaxt rejimində AI/ML platforması adlandırdığımız konseptual aspektlərə baxacağıq.
Sorğulardan bildiklərimiz: real vaxt tətbiqləri
Tapıntılar Lightbend tərəfindən 800-cu ildə 2019-ə yaxın İT mütəxəssisi arasında aparılan araşdırmalar öz sözünü deyir:
Şəkil 1 Real vaxt məlumatlarının aparıcı istehlakçıları
Bu sorğunun nəticələrinə dair hesabatın mühüm fraqmentlərini tərcüməmizdə sitat gətirək:
“... Məlumat axınlarının inteqrasiyası və eyni zamanda, konteynerlərdə hesablamaların dəstəklənməsi üçün alətlərin populyarlığının tendensiyaları bazarın daha həssas, rasional və effektiv həllərin dinamik təklifinə dair sorğusuna sinerji cavab verir. Axın məlumatı ənənəvi paket məlumatlarından daha sürətli məlumat ötürür. Buna əlavə olaraq, məsələn, AI/ML əsaslı tövsiyələr kimi hesablama üsullarını tez tətbiq etmək, müştəri məmnuniyyətini artırmaqla rəqabət üstünlükləri yaratmaq imkanı əlavə olunur. Çeviklik yarışı həmçinin DevOps paradiqmasında bütün rollara təsir edir - tətbiqin işlənib hazırlanmasını və yerləşdirilməsini daha səmərəli edir. … Səkkiz yüz dörd İT mütəxəssisi öz təşkilatlarında məlumat axınının istifadəsi haqqında məlumat verdilər. Respondentlər əsasən Qərb ölkələrində (Avropada 41% və Şimali Amerikada 37%) yerləşir və kiçik, orta və böyük şirkətlər arasında demək olar ki, bərabər paylanmışdır. ...
... Süni intellekt ajiotaj deyil. Məhsuldarlıq AI/ML proqramlarında artıq məlumat axını emalından istifadə edənlərin XNUMX faizi təsdiq edir ki, onların AI/ML-dən istifadəsi gələn ildə (digər tətbiqlərlə müqayisədə) ən böyük artım görəcək.
- Respondentlərin əksəriyyətinin fikrincə, AI/ML ssenarilərində məlumat axınlarının istifadəsi növbəti ildə ən böyük artımı müşahidə edəcək.
- AI/ML-də tətbiqlər təkcə nisbətən yeni ssenari növləri hesabına deyil, həm də real vaxt məlumatlarının getdikcə daha çox istifadə olunduğu ənənəvi ssenarilər hesabına artacaq.
- AI/ML ilə yanaşı, IoT məlumat boru kəmərlərinin istifadəçiləri arasında həvəs səviyyəsi təsir edicidir - artıq IoT məlumatlarını inteqrasiya edənlərin 48%-i deyir ki, bu məlumatlar üzrə ssenarinin həyata keçirilməsi yaxın gələcəkdə əhəmiyyətli artım müşahidə edəcək. ..."
Bu olduqca maraqlı sorğudan aydın olur ki, maşın öyrənməsi və süni intellekt ssenarilərinin məlumat axınlarının istehlakında lider kimi qəbul edilməsi artıq “yoldadır”. Lakin eyni dərəcədə vacib bir müşahidə DevOps obyektivindən real vaxt rejimində AI/ML-nin qavranılmasıdır: burada biz hələ də üstünlük təşkil edən “tamamilə əlçatan məlumat dəsti ilə birdəfəlik AI/ML” mədəniyyətinin transformasiyası haqqında danışmağa başlaya bilərik.
Real vaxtda AI/ML platforması konsepsiyası
Real vaxt rejimində AI/ML üçün tipik bir tətbiq sahəsi istehsalda prosesə nəzarətdir. Onun nümunəsindən istifadə edərək və əvvəlki fikirləri nəzərə alaraq, biz real vaxt rejimində AI/ML platforması konsepsiyasını formalaşdıracağıq.
Prosesin idarə edilməsində süni intellektin və maşın öyrənməsinin istifadəsi bir sıra xüsusiyyətlərə malikdir:
- Texnoloji prosesin vəziyyəti haqqında məlumatlar intensiv şəkildə alınır: yüksək tezlikli və geniş parametrlər diapazonu üçün (proses idarəetmə sistemindən saniyədə ötürülən on minlərlə parametr dəyərinə qədər)
- Qüsurların müəyyən edilməsinə dair məlumatlar, onların inkişafı haqqında məlumatları qeyd etməmək, əksinə, çatışmazlıqların qeyri-kafi tipləşdirilməsi və vaxtında lokallaşdırılması ilə xarakterizə olunan (çox vaxt kağız qeydləri ilə təmsil olunur) qeyri-müntəzəmdir.
- Praktik nöqteyi-nəzərdən, modellərin öyrədilməsi və tətbiqi üçün yalnız mənbə məlumatlarının “müvafiqlik pəncərəsi” mövcuddur, texnoloji prosesin dinamikasını proses parametrlərinin son oxunuş qiymətləri ilə bitən ağlabatan sürüşmə intervalında əks etdirir.
Bu xüsusiyyətlər bizi texnoloji prosesdən intensiv “genişzolaqlı giriş siqnalının” real vaxt rejimində qəbulu və əsas işlənməsi ilə yanaşı, (paralel olaraq) AI nəticələrinin tətbiqi, təlimi və keyfiyyətinə nəzarət etməyə məcbur edir. ML modelləri - həm də real vaxtda. Modellərimizin uyğunluq pəncərəsində “gördüyü” “çərçivə” daim dəyişir və bununla birlikdə keçmişdə “çərçivələrdən” birində təlim keçmiş AI/ML modellərinin işinin nəticələrinin keyfiyyəti də dəyişir. . AI/ML modellərinin işinin nəticələrinin keyfiyyəti pisləşərsə (məsələn: “həyəcan-norma” təsnifat xətasının dəyəri bizim müəyyən etdiyimiz hədləri keçibsə), modellərin əlavə hazırlığı avtomatik olaraq işə salınmalıdır. daha aktual bir "çərçivə" - və modellərin əlavə təliminə başlamaq üçün an seçimi, təlimin özünün müddətini və modellərin hazırkı versiyasının iş keyfiyyətinin pisləşmə dinamikasını nəzərə almalıdır (çünki modellərin hazırkı versiyaları modellər öyrədildiyi müddətdə və onların “yeni öyrədilmiş” versiyaları formalaşana qədər istifadə olunmağa davam edir).
InterSystems IRIS real vaxt prosesinə nəzarət üçün AI/ML həllərini aktivləşdirmək üçün əsas platforma imkanlarına malikdir. Bu imkanları üç əsas qrupa bölmək olar:
- InterSystems IRIS platformasında real vaxt rejimində işləyən məhsuldar həllə yeni və ya uyğunlaşdırılmış mövcud AI/ML mexanizmlərinin davamlı yerləşdirilməsi (Daimi Yerləşdirmə/Çatdırılma, CD)
- Daxil olan texnoloji proses məlumat axınlarının vahid məhsuldar həllinə Davamlı İnteqrasiya (CI), real vaxt rejimində idarə olunan AI/ML mexanizmlərinin tətbiqi/təlimi/keyfiyyətinə nəzarət üçün məlumat növbələri və riyazi modelləşdirmə mühitləri ilə məlumat/kod/nəzarət hərəkətlərinin mübadiləsi platforması InterSystems IRIS
- InterSystems IRIS platforması tərəfindən ötürülən verilənlər, kod və nəzarət hərəkətlərindən (“qəbul edilən qərarlar”) istifadə edərək riyazi modelləşdirmə mühitlərində yerinə yetirilən AI/ML mexanizmlərinin davamlı (öz-özünə) təlimi (Daimi Təlim, CT)
Maşın öyrənməsi və süni intellektlə bağlı platformanın imkanlarının məhz bu qruplara təsnifatı təsadüfi deyil. Metodologiyadan sitat gətirək Bu təsnifat üçün konseptual əsas verən Google, tərcüməmizdə:
“... Bu günlərdə məşhur olan DevOps konsepsiyası geniş miqyaslı informasiya sistemlərinin inkişafı və istismarını əhatə edir. Bu konsepsiyanın həyata keçirilməsinin üstünlükləri inkişaf dövrlərinin müddətinin azaldılması, inkişafların daha sürətli yerləşdirilməsi və buraxılışların planlaşdırılmasında çeviklikdir. Bu üstünlüklərə nail olmaq üçün DevOps ən azı iki təcrübənin həyata keçirilməsini nəzərdə tutur:
- Davamlı İnteqrasiya (CI)
- Davamlı Çatdırılma (CD)
Məhsuldar AI/ML həllərinin etibarlı və performanslı yığılmasını təmin etmək üçün bu təcrübələr AI/ML platformalarına da aiddir.
AI/ML platformaları digər informasiya sistemlərindən aşağıdakı aspektlərə görə fərqlənir:
- Komandanın səriştələri: AI/ML həlli yaratarkən komandaya adətən verilənlərin təhlili, modelləri işləyib hazırlayan və sınaqdan keçirən məlumat tədqiqatı sahəsində məlumat alimləri və ya “akademik” ekspertlər daxildir. Bu komanda üzvləri peşəkar məhsuldar kod tərtibatçıları olmaya bilərlər.
- İnkişaf: AI/ML mühərrikləri eksperimental xarakter daşıyır. Problemi ən səmərəli şəkildə həll etmək üçün giriş dəyişənlərinin, alqoritmlərin, modelləşdirmə üsullarının və model parametrlərinin müxtəlif kombinasiyalarından keçmək lazımdır. Belə bir axtarışın mürəkkəbliyi "nəyin işlədiyini / işləmədiyini" izləməkdə, epizodların təkrarlanmasını təmin etməkdə, təkrar tətbiqlər üçün inkişafların ümumiləşdirilməsindədir.
- Test: AI/ML mühərriklərinin sınaqdan keçirilməsi əksər digər inkişaflarla müqayisədə daha geniş testlər tələb edir. Standart vahid və inteqrasiya testlərinə əlavə olaraq, məlumatların etibarlılığı və modelin təlim və nəzarət nümunələrinə tətbiqi nəticələrinin keyfiyyəti yoxlanılır.
- Yerləşdirmə: AI/ML həllərinin tətbiqi bir dəfə təlim keçmiş modeldən istifadə edən proqnozlaşdırıcı xidmətlərlə məhdudlaşmır. AI/ML həlləri avtomatlaşdırılmış model təlimi və tətbiqini həyata keçirən çoxmərhələli boru kəmərləri ətrafında qurulur. Belə boru kəmərlərinin yerləşdirilməsi, modelləri öyrətmək və sınaqdan keçirmək üçün məlumat alimləri tərəfindən ənənəvi olaraq əl ilə yerinə yetirilən qeyri-ciddi hərəkətlərin avtomatlaşdırılmasını nəzərdə tutur.
- Məhsuldarlıq: AI/ML mühərrikləri təkcə səmərəsiz proqramlaşdırmaya görə deyil, həm də giriş məlumatlarının daim dəyişən təbiətinə görə məhsuldarlığa malik ola bilməz. Başqa sözlə, AI/ML mexanizmlərinin performansı adi inkişafların performansından daha geniş səbəblərə görə pisləşə bilər. Bu, AI/ML mühərriklərimizin performansını izləmək (onlayn) ehtiyacına gətirib çıxarır, həmçinin performans göstəriciləri gözləntilərə cavab vermirsə, xəbərdarlıqlar göndərmək və ya nəticələri rədd etməkdir.
AI/ML platformaları digər informasiya sistemlərinə bənzəyir ki, hər ikisi versiya nəzarəti, vahid testi, inteqrasiya testi və davamlı inkişaf yerləşdirilməsi ilə davamlı kod inteqrasiyasını tələb edir. Bununla belə, AI/ML vəziyyətində bir neçə mühüm fərq var:
- CI (Davamlı İnteqrasiya) artıq yerləşdirilmiş komponentlərin kodunu sınaqdan keçirmək və təsdiqləməklə məhdudlaşmır - o, həmçinin məlumatların və AI/ML modellərinin sınaqdan keçirilməsi və təsdiqlənməsini əhatə edir.
- CD (Continuous Delivery/Deployment, davamlı yerləşdirmə) paketlərin və ya xidmətlərin yazılması və buraxılması ilə məhdudlaşmır, lakin AI/ML həllərinin tərkibi, təlimi və tətbiqi üçün platforma nəzərdə tutur.
- CT (Continuous Training, davamlı təlim) yeni elementdir [təqribən. məqalənin müəllifi: KT-nin, bir qayda olaraq, Davamlı Test olduğu], AI/ML platformalarına xas olan, AI-nin öyrədilməsi və tətbiqi mexanizmlərinin avtonom idarə olunmasına cavabdeh olan ənənəvi DevOps konsepsiyasına münasibətdə yeni element /ML modelləri. ..."
Qeyd edə bilərik ki, maşın öyrənməsi və real vaxt məlumatları üzərində işləyən süni intellekt daha geniş alətlər və səriştələr toplusunu (kodların işlənib hazırlanmasından tutmuş riyazi modelləşdirmə mühitlərinin təşkilinə qədər), bütün funksional və mövzu sahələri arasında daha sıx inteqrasiyanı, insan və s. maşın resursları.
Real vaxt ssenarisi: yem nasoslarında qüsurların inkişafının tanınması
Nümunə olaraq prosesə nəzarət sahəsini istifadə etməyə davam edərək, müəyyən bir problemi nəzərdən keçirin (əvvəlcə əvvəl qeyd etdik): proses parametrlərinin dəyərlərinin axını əsasında nasoslarda qüsurların inkişafının real vaxt rejimində monitorinqini təmin etməliyik. və müəyyən edilmiş qüsurlar haqqında təmir işçilərinin hesabatları.
Şəkil 2 Qüsurların inkişafının monitorinqi üçün problemin tərtibi
Təcrübədə bu şəkildə qoyulan əksər vəzifələrin xüsusiyyəti ondan ibarətdir ki, məlumatların qəbulunun (APCS) müntəzəmliyi və səmərəliliyi müxtəlif növ qüsurların epizodik və qeyri-müntəzəm baş verməsi (və qeydiyyatı) fonunda nəzərə alınmalıdır. Başqa sözlə: prosesə nəzarət sistemindən məlumatlar saniyədə bir dəfə, düzgün və dəqiq daxil olur və emalatxanada ümumi dəftərdə tarixi göstərən kimyəvi karandaşla qüsurlar haqqında qeydlər aparılır (məsələn: “12.01 – qapağa sızma 3-cü podşipnik tərəfdən”).
Beləliklə, problemin tərtibini aşağıdakı vacib məhdudiyyətlə tamamlaya bilərik: bizdə müəyyən bir növ qüsurun yalnız bir "etiketi" var (yəni, müəyyən bir növ qüsurun nümunəsi prosesə nəzarətdən gələn məlumatlar ilə təmsil olunur). sistem müəyyən bir tarixdə - və bizdə bu növ qüsurun daha çox nümunəsi yoxdur). Bu məhdudiyyət bizi dərhal klassik maşın öyrənməsinin (nəzarətli öyrənmə) əhatəsindən kənara çıxarır, bunun üçün çoxlu "teqlər" olmalıdır.
Şəkil 3 Qüsurların inkişafının monitorinqi vəzifəsinin aydınlaşdırılması
Əlimizdə olan yeganə “etiketi” bir şəkildə “çoxalda” bilərikmi? Hə, Bacararıq. Pompanın hazırkı vəziyyəti qeydə alınmış qüsurlara oxşarlıq dərəcəsi ilə xarakterizə olunur. Hətta kəmiyyət metodlarından istifadə etmədən, vizual qavrayış səviyyəsində, prosesə nəzarət sistemindən gələn məlumat dəyərlərinin dinamikasını müşahidə etməklə, artıq çox şey öyrənə bilərsiniz:
Şəkil 4 Müəyyən bir növ qüsurun "işarəsi" fonunda nasosun vəziyyətinin dinamikası
Ancaq vizual qavrayış (ən azı indiyə qədər) sürətlə dəyişən ssenarimizdə ən uyğun "teqlər" generatoru deyil. Biz statistik testdən istifadə edərək, mövcud nasos vəziyyətinin bildirilmiş qüsurlarla oxşarlığını qiymətləndirəcəyik.
Şəkil 5 “etiket” qüsuru fonunda daxil olan məlumatlara statistik testin tətbiqi
Statistik sınaq, prosesə nəzarət sistemindən alınan "axın paketində" texnoloji proses parametrlərinin dəyərləri olan qeydlərin müəyyən bir növ qüsurun "etiketinin" qeydlərinə oxşar olması ehtimalını müəyyən edir. Statistik testin tətbiqi nəticəsində hesablanmış ehtimal dəyəri (statistik oxşarlıq indeksi) 0 və ya 1 dəyərinə çevrilərək oxşarlıq üçün yoxlanılan paketdəki hər bir xüsusi qeyddə maşın öyrənməsi üçün “etiket”ə çevrilir. Yəni, yeni alınmış nasos vəziyyəti qeydləri paketini statistik testlə emal etdikdən sonra (a) bu paketi AI/ML modelini öyrətmək üçün təlim dəstinə əlavə etmək və (b) keyfiyyətə nəzarət etmək imkanımız var. bu paket üçün istifadə edərkən modelin cari versiyası.
Şəkil 6 Bir qüsur "etiketi" fonunda daxil olan məlumatlara maşın öyrənmə modelinin tətbiqi
Əvvəlkilərimizdən birində Biz InterSystems IRIS platformasının modelləşdirmə nəticələrinin etibarlılığına nəzarət edən və model parametrlərini uyğunlaşdıran davamlı icra edən biznes prosesləri şəklində istənilən AI/ML mexanizmini necə həyata keçirməyə imkan verdiyini göstərir və izah edirik. Nasoslarla ssenarimizin prototipini həyata keçirərkən, biz vebinar zamanı təqdim olunan bütün InterSystems IRIS funksionallığından istifadə edirik - həllimizin bir hissəsi kimi analizator prosesində klassik nəzarətli öyrənmə deyil, təlim modelləri üçün seçimi avtomatik idarə edən gücləndirici öyrənmə tətbiq edirik. . Təlim nümunəsi həm statistik testi, həm də modelin cari versiyasını tətbiq etdikdən sonra "aşkarlama konsensusunun" yarandığı qeydləri ehtiva edir - yəni həm statistik test (oxşarlıq indeksini 0 və ya 1-ə çevirdikdən sonra), həm də nəticə çıxaran model belə qeydlər üzrə 1. Modelin yeni təlimi zamanı onun validasiyası zamanı (yeni öyrədilmiş model ilkin statistik test tətbiq edilməklə öz təlim nümunəsinə tətbiq edilir) emaldan sonra 1-ci nəticəni “saxlamayan” qeydlər statistik testlə (təlimdə qüsurun orijinal "etiketindən" qeydlər nümunəsinin daimi olması səbəbindən) təlim toplusundan çıxarılır və modelin yeni versiyası "etiket" dən öyrənilir. qüsur üstəgəl axındakı “saxlanılan” qeydlər.
Şəkil 7 InterSystems IRIS-də AI/ML hesablamalarının robotlaşdırılması
InterSystems IRIS-də yerli hesablamalar zamanı əldə edilən aşkarlamanın keyfiyyətinə dair bir növ “ikinci rəyə” ehtiyac olarsa, bulud xidmətlərindən istifadə edərək idarəetmə verilənlər toplusunda modellərin təlimi və tətbiqi üçün məsləhətçi prosesi yaradılır (məsələn, Microsoft Azure, Amazon Veb Xidmətləri, Google Bulud Platforması və s.):
Şəkil 8 InterSystems IRIS tərəfindən təşkil edilmiş Microsoft Azure-dan İkinci Rəy
InterSystems IRIS-dəki ssenarimizin prototipi avadanlıq obyekti (nasos), riyazi modelləşdirmə mühitləri (Python, R və Julia) ilə qarşılıqlı əlaqədə olan analitik proseslərin agent əsaslı sistemi kimi nəzərdə tutulmuşdur və bütün cəlb edilmiş AI/ öz-özünə öyrənilməsini təmin edir. ML mexanizmləri - real vaxt məlumat axınlarında.
Şəkil 9 InterSystems IRIS-də real vaxt rejimində AI/ML həllinin əsas funksionallığı
Prototipimizin praktik nəticəsi:
- Model tərəfindən tanınan qüsur nümunəsi (12 yanvar):
- Nümunəyə daxil olmayan model tərəfindən tanınan inkişaf edən qüsur (11 sentyabr, qüsurun özü təmir qrupu tərəfindən yalnız iki gün sonra, sentyabrın 13-də müəyyən edildi):
Eyni qüsurun bir neçə epizodunu ehtiva edən real məlumatların simulyasiyası göstərdi ki, InterSystems IRIS platformasında tətbiq olunan həllimiz təmir qrupu tərəfindən aşkar edilməmişdən bir neçə gün əvvəl bu tip qüsurların inkişafını müəyyən etməyə imkan verir.
InterSystems IRIS - universal real vaxt AI/ML hesablama platforması
InterSystems IRIS platforması real vaxt rejimində məlumat həllərinin işlənməsini, yerləşdirilməsini və istismarını asanlaşdırır. InterSystems IRIS eyni vaxtda əməliyyat və analitik məlumatların işlənməsini həyata keçirməyə qadirdir; çoxsaylı modellərə (o cümlədən, əlaqə, iyerarxik, obyekt və sənəd) uyğun olaraq sinxronlaşdırılmış məlumat görünüşlərini dəstəkləmək; geniş çeşidli məlumat mənbələrinin və fərdi tətbiqlərin inteqrasiyası üçün platforma kimi çıxış etmək; strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatlar üzrə qabaqcıl real vaxt analitikasını təmin edin. InterSystems IRIS həmçinin xarici analitik alətlərdən istifadə mexanizmlərini təmin edir və buludda və yerli serverlərdə hostinqin çevik birləşməsinə imkan verir.
InterSystems IRIS platformasında qurulan proqramlar müxtəlif sənaye sahələrində tətbiq olunur, şirkətlərə strateji və əməliyyat perspektivindən əhəmiyyətli iqtisadi faydalar həyata keçirməyə kömək edir, məlumatlı qərar qəbulunu artırır və hadisə, təhlil və fəaliyyət arasında boşluqları aradan qaldırır.
Şəkil 10 Real vaxt AI/ML kontekstində InterSystems IRIS arxitekturası
Əvvəlki diaqram kimi, aşağıdakı diaqram yeni “koordinat sistemini” (CD/CI/CT) platformanın işçi elementləri arasında məlumat axınının diaqramı ilə birləşdirir. Vizuallaşdırma makromexanizm CD-dən başlayır və CI və CT makromexanizmləri ilə davam edir.
Şəkil 11 InterSystems IRIS platformasının AI/ML elementləri arasında məlumat axınlarının diaqramı
InterSystems IRIS-də CD mexanizminin mahiyyəti: platforma istifadəçiləri (AI/ML həllərinin tərtibatçıları) AI/ML mexanizmləri üçün ixtisaslaşmış kod redaktorundan istifadə etməklə mövcud olan və/yaxud yeni AI/ML inkişaflarını uyğunlaşdırırlar: Jupyter (tam adı: Jupyter Notebook; qısalıq üçün bu redaktorda yaradılmış sənədlər də bəzən adlanır). Jupyter-də tərtibatçı, InterSystems IRIS-də yerləşdirilməzdən ("yerləşdirilmədən") əvvəl xüsusi AI/ML inkişafının performansını (o cümlədən qrafiklərdən istifadə etməklə) yazmaq, sazlamaq və yoxlamaq imkanına malikdir. Aydındır ki, bu şəkildə yaradılmış yeni bir inkişaf yalnız əsas ayıklama alacaq (çünki, xüsusən də Jupyter real vaxt məlumat axınları ilə işləmir) - bu, işin qaydasındadır, çünki Jupyterdə inkişafın əsas nəticəsi ayrıca AI / ML mexanizminin əsas iş qabiliyyətinin təsdiqidir (“məlumat nümunəsində gözlənilən nəticəni göstərir”). Eynilə, Jupyter-də sazlamadan əvvəl artıq platformaya yerləşdirilən mexanizm (aşağıdakı makro-mexanizmlərə baxın) “pre-platforma” formasına “geri qayıtmağı” tələb edə bilər (fayllardan verilənləri oxumaq, cədvəllər əvəzinə xDBC vasitəsilə verilənlərlə işləmək, qloballarla birbaşa qarşılıqlı əlaqə - çoxölçülü məlumat massivləri InterSystems IRIS – və s.).
InterSystems IRIS-də CD tətbiqinin mühüm aspekti: platforma ilə Jupyter arasında ikiistiqamətli inteqrasiya həyata keçirilib və bu, Python, R və Julia-dakı məzmunun platformaya ötürülməsinə (və sonradan platformada işlənməsinə) imkan verir (hər üçü proqramlaşdırmadır) müvafiq aparıcı açıq mənbə dillərində dillər).mənbə riyazi modelləşdirmə mühitləri). Beləliklə, AI/ML məzmun tərtibatçıları, Python, R, Julia dillərində mövcud olan tanış kitabxanalarla tanış Jupyter redaktorunda işləyərək və əsas sazlama işlərini yerinə yetirərək (lazım olduqda) platformada bu məzmunun “davamlı yerləşdirilməsini” həyata keçirmək imkanı əldə edirlər. platformadan kənarda.
InterSystems IRIS-də CI makro mexanizminə keçək. Diaqramda "real vaxt rejimində robotizatorun" makro prosesi (məlumat strukturları, biznes prosesləri və onlar tərəfindən riyazi dillərdə və ObjectScript - InterSystems IRIS-in doğma inkişaf dili) təşkil edilmiş kod fraqmentləri kompleksi göstərilir. Bu makro prosesin vəzifəsi AI/ML mexanizmlərinin işləməsi üçün zəruri olan məlumat növbələrini saxlamaqdır (real vaxtda platformaya ötürülən məlumat axınları əsasında), tətbiqin ardıcıllığı və AI/ "çeşidliyi" haqqında qərarlar qəbul etməkdir. ML mexanizmləri (onlar həm də “riyazi alqoritmlər”, “modellər” və s. – həyata keçirilməsinin xüsusiyyətlərindən və terminoloji üstünlüklərdən asılı olaraq fərqli adlandırıla bilər), AI işinin nəticələrini təhlil etmək üçün məlumat strukturlarını yeniləyin/ ML mexanizmləri (kublar, cədvəllər, çoxölçülü məlumat massivləri və s.) və s. – hesabatlar, tablolar və s. üçün).
InterSystems IRIS-də CI tətbiqinin mühüm aspekti: platforma və riyazi modelləşdirmə mühitləri arasında iki istiqamətli inteqrasiya həyata keçirilmişdir ki, bu da platformada yerləşdirilən məzmunu Python, R və Julia-da müvafiq mühitlərdə icra etməyə və icra nəticələrini geri almağa imkan verir. Bu inteqrasiya həm “terminal rejimində” (yəni, AI/ML məzmunu ətraf mühitə zənglər edən ObjectScript kodu kimi formalaşır) və “biznes prosesi rejimində” (yəni, AI/ML məzmunu biznes prosesi kimi formalaşdırılır) həyata keçirilir. qrafik redaktordan və ya bəzən Jupyterdən istifadə etməklə və ya IDE-dən istifadə etməklə - IRIS Studio, Eclipse, Visual Studio Code). Jupyter-də redaktə üçün biznes proseslərinin mövcudluğu CI səviyyəsində IRIS və CD səviyyəsində Jupyter arasında əlaqə vasitəsilə əks olunur. Riyazi modelləşdirmə mühitləri ilə inteqrasiyanın daha ətraflı icmalı aşağıda verilmişdir. Bu mərhələdə, fikrimizcə, platformanın AI/ML inkişaflarının ("davamlı yerləşdirmədən" gələn) real vaxt rejimində AI/ML həllərinə "davamlı inteqrasiyasını" həyata keçirmək üçün bütün lazımi alətlərə malik olmasını təmin etmək üçün hər cür əsas var.
Və əsas makro mexanizm: CT. Bunsuz, AI/ML platforması olmayacaq (baxmayaraq ki, “real vaxt” CD/CI vasitəsilə həyata keçiriləcək). KT-nin mahiyyəti platformanın maşın öyrənməsi və süni intellektin “artifaktları” ilə bilavasitə riyazi modelləşdirmə mühitlərinin iş sessiyalarında işləməsidir: modellər, paylama cədvəlləri, matris vektorları, neyron şəbəkələrinin təbəqələri və s. Bu "iş", əksər hallarda, qeyd olunan artefaktları mühitlərdə yaratmaqdan ibarətdir (modellərə gəldikdə, məsələn, "yaratma" modelin spesifikasiyasını təyin etməkdən və onun parametrlərinin qiymətlərinin sonradan seçilməsindən ibarətdir - modelin sözdə "təlimi"), onların tətbiqi (modellər üçün: hədəf dəyişənlərin "model" dəyərlərinin köməyi ilə hesablanması - proqnozlar, kateqoriyaya üzvlük, hadisənin baş vermə ehtimalı və s.) və artıq təkmilləşdirilməsi yaradılmış və tətbiq olunan artefaktlar (məsələn, tətbiqin nəticələrinə əsasən model daxil dəyişənləri dəstinin yenidən müəyyən edilməsi - proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini artırmaq üçün seçim kimi). KT-nin rolunu başa düşməkdə əsas məqam onun CD və CI reallıqlarından “abstraksiyasıdır”: CT xüsusi mühitlərin verdiyi imkanlar çərçivəsində AI/ML həllinin hesablama və riyazi xüsusiyyətlərinə diqqət yetirərək bütün artefaktları həyata keçirəcək. “Girişlərin təmin edilməsi” və “çıxışların çatdırılması” üçün məsuliyyət CD və CI-nin məsuliyyəti olacaq.
Xüsusilə InterSystems IRIS-də KT-nin tətbiqinin vacib bir aspekti: yuxarıda qeyd olunan riyazi modelləşdirmə mühitləri ilə inteqrasiyadan istifadə edərək, platforma riyazi mühitlərdə onun nəzarəti altında işləyən iş sessiyalarından həmin artefaktları çıxarmaq və (ən əsası) çevirmək imkanına malikdir. onları platformanın məlumat obyektlərinə çevirir. Məsələn, işləyən Python sessiyasında yeni yaradılmış paylama cədvəli (Python sessiyasını dayandırmadan), məsələn, qlobal (çoxölçülü InterSystems IRIS məlumat massivi) şəklində platformaya köçürülə və istifadə edilə bilər. başqa AI/ML- mexanizmində (başqa mühitin dilində - məsələn, R-də həyata keçirilir) - və ya virtual cədvəldə hesablamalar üçün. Başqa bir misal: modelin işinin “normal rejimi” ilə paralel olaraq (Python iş sessiyasında) onun giriş məlumatlarında “auto-ML” həyata keçirilir: optimal giriş dəyişənlərinin və parametr dəyərlərinin avtomatik seçilməsi. Və "müntəzəm" təlimlə yanaşı, real vaxtda məhsuldar bir model həm də spesifikasiyasının "optimallaşdırılması təklifi" alır - burada giriş dəyişənləri dəsti dəyişir, parametr dəyərləri dəyişir (artıq təlim nəticəsində deyil) Python-da, lakin H2O yığını kimi özünün “alternativ” ” versiyası ilə təlim nəticəsində) ümumi AI/ML həllinə giriş məlumatlarının və modelləşdirilən hadisələrin təbiətindəki gözlənilməz dəyişikliklərin öhdəsindən müstəqil şəkildə gəlməyə imkan verir. .
Real həyat prototipinin nümunəsindən istifadə edərək InterSystems IRIS-in AI/ML platforması funksionallığı ilə daha ətraflı tanış olaq.
Aşağıdakı diaqramda, slaydın sol tərəfində Python və R-də skriptlərin icrasını həyata keçirən biznes prosesinin bir hissəsi var. Mərkəzi hissədə müvafiq olaraq bu skriptlərdən bəzilərinin icrasının vizual qeydləri var, Python və R-də. Onların dərhal arxasında müvafiq mühitlərə icra üçün köçürülmüş bir və digər dildə məzmun nümunələri var. Sağda sonunda skript icrasının nəticələrinə əsaslanan vizualizasiyalar var. Yuxarıdakı vizuallaşdırmalar IRIS Analytics-də hazırlanmışdır (məlumatlar Python-dan InterSystems IRIS məlumat platformasına götürülüb və platformadan istifadə edərək tablosunda nümayiş etdirilib), aşağı hissədə birbaşa R iş sessiyasında hazırlanmış və oradan qrafik fayllara çıxarılmışdır. . Əhəmiyyətli bir cəhət: prototipdə təqdim olunan fraqment, modelin tətbiqi zamanı müşahidə olunan təsnifat keyfiyyətinin monitorinqi prosesinin əmri ilə avadanlıq simulyatoru prosesindən real vaxt rejimində alınan məlumatlar üzrə modeli (avadanlığın vəziyyətlərinin təsnifatı) öyrətmək üçün cavabdehdir. Qarşılıqlı təsir göstərən proseslər dəsti (“agentlər”) şəklində AI/ML həllinin həyata keçirilməsi daha sonra müzakirə olunacaq.
Şəkil 12 InterSystems IRIS-də Python, R və Julia ilə qarşılıqlı əlaqə
Platforma prosesləri (onlar həm də “biznes prosesləri”, “analitik proseslər”, “boru xətləri” və s. - kontekstdən asılı olaraq) ilk növbədə platformanın özündə olan qrafik biznes proses redaktorunda redaktə edilir və belə həm onun blok diaqramı, həm də müvafiq AI/ML mexanizmi (proqram kodu) eyni vaxtda yaradılır. “AI/ML mexanizmi əldə edilir” dedikdə, ilkin olaraq hibridliyi nəzərdə tuturuq (bir proses daxilində): riyazi modelləşdirmə mühitlərinin dillərindəki məzmun SQL-dəki məzmuna bitişikdir (o cümlədən, ), InterSystems ObjectScript-də, digər dəstəklənən dillərlə. Üstəlik, platforma prosesi iyerarxik şəkildə yuvalanmış fraqmentlər şəklində (aşağıdakı diaqramdakı nümunədə göründüyü kimi) "göstərmək" üçün çox geniş imkanlar təqdim edir, bu da hətta çox mürəkkəb məzmunu heç vaxt "yıxılmadan" effektiv şəkildə təşkil etməyə imkan verir. qrafik formatın (“qeyri-qrafik” formatlara) » metodlar/siniflər/prosedurlar və s.). Yəni, zəruri hallarda (və bu, əksər layihələrdə nəzərdə tutulur), tamamilə bütün AI/ML həlli qrafik özünü sənədləşdirmə formatında həyata keçirilə bilər. Nəzərə alın ki, aşağıdakı diaqramın daha yüksək “yuva qurma səviyyəsini” əks etdirən mərkəzi hissəsində aydın olur ki, modeli öyrətmək üzrə faktiki işdən əlavə (Python və R istifadə edərək) sözdə Təlim edilmiş modelin ROC əyrisi əlavə olunur, bu da təlimin keyfiyyətini vizual (və hesablama baxımından da) qiymətləndirməyə imkan verir - və bu təhlil Julia dilində həyata keçirilir (müvafiq olaraq, Julia riyazi mühitində icra olunur).
Şəkil 13 InterSystems IRIS-də AI/ML həllərinin tərkibi üçün vizual mühit
Daha əvvəl qeyd edildiyi kimi, platformada artıq tətbiq edilmiş AI/ML mexanizmlərinin ilkin inkişafı və (bəzi hallarda) uyğunlaşdırılması Jupyter redaktorunda platformadan kənarda həyata keçirilə bilər. Aşağıdakı diaqramda mövcud platforma prosesinin uyğunlaşdırılması nümunəsini görürük (yuxarıdakı diaqramda olduğu kimi) - modeli öyrətmək üçün cavabdeh olan fraqment Jupyter-də belə görünür. Python məzmunu birbaşa Jupyter-də redaktə, sazlama və qrafik çıxışı üçün mövcuddur. Dəyişikliklər (lazım olduqda) platforma prosesinə, o cümlədən onun məhsuldar versiyasına ani sinxronizasiya ilə edilə bilər. Yeni məzmun platformaya oxşar şəkildə ötürülə bilər (yeni platforma prosesi avtomatik olaraq yaradılır).
Şəkil 14 InterSystems IRIS platformasında AI/ML mühərrikini redaktə etmək üçün Jupyter Notebook-dan istifadə
Platforma prosesinin uyğunlaşdırılması təkcə qrafik və ya noutbuk formatında deyil, həm də “total” IDE (Integrated Development Environment) formatında həyata keçirilə bilər. Bu IDE-lər IRIS Studio (doğma IRIS studio), Visual Studio Code (VSCode üçün InterSystems IRIS genişləndirilməsi) və Eclipse (Atelier plaqini) var. Bəzi hallarda, inkişaf komandasının hər üç IDE-dən eyni vaxtda istifadə etməsi mümkündür. Aşağıdakı diaqram eyni prosesi IRIS studiyasında, Visual Studio Code və Eclipse-də redaktə etmək nümunəsini göstərir. Tamamilə bütün məzmun redaktə üçün əlçatandır: Python/R/Julia/SQL, ObjectScript və biznes prosesi.
Şəkil 15 Müxtəlif IDE-lərdə InterSystems IRIS biznes prosesinin inkişafı
Biznes Proses Dilində (BPL) InterSystems IRIS biznes proseslərinin təsviri və icrası üçün alətlər xüsusi qeyd olunmağa layiqdir. BPL biznes proseslərində "hazır inteqrasiya komponentlərindən" (fəaliyyətlərdən) istifadə etməyə imkan verir - bu, əslində InterSystems IRIS-də "fasiləsiz inteqrasiya"nın həyata keçirildiyini söyləməyə əsas verir. Hazır biznes prosesi komponentləri (fəaliyyətlər və onlar arasındakı əlaqələr) AI/ML həllini yığmaq üçün güclü sürətləndiricidir. Həm də təkcə yığıncaqlar deyil: fərqli AI/ML inkişafları və mexanizmləri üzərindəki fəaliyyətlər və əlaqələr sayəsində real vaxt rejimində vəziyyətə uyğun qərarlar qəbul etməyə qadir olan "muxtar idarəetmə təbəqəsi" yaranır.
Şəkil 16 InterSystems IRIS platformasında davamlı inteqrasiya (CI) üçün hazır biznes prosesi komponentləri
Agent sistemləri konsepsiyası (“çox agent sistemləri” kimi də tanınır) robotlaşdırmada güclü mövqeyə malikdir və InterSystems IRIS platforması onu “məhsul prosesi” konstruksiyası vasitəsilə üzvi şəkildə dəstəkləyir. Hər bir prosesi ümumi həll üçün lazım olan funksionallıqla "doldurmaq" üçün qeyri-məhdud imkanlara əlavə olaraq, platforma prosesləri sisteminə "agentlik" mülkiyyəti vermək son dərəcə qeyri-sabit simulyasiya edilmiş hadisələr üçün effektiv həllər yaratmağa imkan verir (sosialın davranışı). biosistemlər, qismən müşahidə olunan texnoloji proseslər və s.).
Şəkil 16 InterSystems IRIS-də agent əsaslı biznes prosesi sistemi kimi AI/ML həllinin istismarı
InterSystems IRIS-ə baxışımızı real vaxt problemlərinin bütün siniflərinin həlli üçün platformanın tətbiqi ilə bağlı hekayə ilə davam etdiririk (InterSystems IRIS-də AI/ML platformasının bəzi ən yaxşı təcrübələrinə kifayət qədər ətraflı girişi birində tapa bilərsiniz. əvvəlkimizdən ).
Əvvəlki diaqramın dabanında isti, aşağıda agent sisteminin daha ətraflı diaqramıdır. Diaqram eyni prototipi göstərir, dörd agent prosesinin hamısı görünür, onlar arasında əlaqələr sxematik şəkildə tərtib edilmişdir: GENERATOR - avadanlıq sensorları tərəfindən məlumatların yaradılmasını emal edir, BUFFER - məlumat növbələrini idarə edir, ANALYZER - maşın öyrənməsini özü həyata keçirir, MONITOR - nəzarət edir maşın öyrənmə keyfiyyəti və modeli yenidən hazırlamaq ehtiyacı haqqında siqnal təqdim edir.
Şəkil 17 InterSystems IRIS-də agent əsaslı biznes proses sistemi formasında AI/ML həllinin tərkibi
Aşağıdakı diaqram bir müddət başqa robotik prototipin (mətnlərin emosional rənglənməsinin tanınması) avtonom işləməsini göstərir. Yuxarı hissədə model hazırlığının keyfiyyət göstəricisinin təkamülü (keyfiyyət artır), aşağı hissədə modelin tətbiqi keyfiyyət göstəricisinin dinamikası və təkrar təlim faktları (qırmızı zolaqlar) verilmişdir. Gördüyünüz kimi, həll özünü səmərəli və avtonom şəkildə öyrəndi və müəyyən bir keyfiyyət səviyyəsində işləyir (keyfiyyət balları 80% -dən aşağı düşmür).
Şəkil 18 InterSystems IRIS platformasında davamlı (öz-özünə) təlim (CT)
Daha əvvəl "auto-ML" haqqında da danışdıq, lakin aşağıdakı diaqram başqa bir prototipin nümunəsindən istifadə edərək bu funksionallığın istifadəsini ətraflı şəkildə göstərir. Biznes prosesinin bir fraqmentinin qrafik diaqramı H2O yığınında modelləşdirməni işə salan fəaliyyəti göstərir, bu modelləşdirmənin nəticələrini göstərir (müqayisəli diaqrama uyğun olaraq əldə edilən modelin “texnogen” modellər üzərində aydın üstünlük təşkil etməsi). ROC əyriləri, həmçinin orijinal məlumat dəstində mövcud olan “ən təsirli dəyişənlərin” avtomatlaşdırılmış identifikasiyası). Burada vacib məqam “auto-ML” vasitəsilə əldə edilən vaxta və ekspert resurslarına qənaətdir: platforma prosesimizin yarım dəqiqə ərzində gördüyü iş (optimal modeli tapmaq və öyrətmək) bir mütəxəssisə bir həftədən bir aya qədər vaxt apara bilər.
Şəkil 19 InterSystems IRIS platformasında “auto-ML” in AI/ML həllinə inteqrasiyası
Aşağıdakı diaqram nöqtəni bir qədər qaçırır, lakin bu, həll olunan real vaxt problemlərinin sinifləri haqqında hekayəni bitirmək üçün yaxşı bir yoldur: sizə xatırladırıq ki, InterSystems IRIS platformasının bütün imkanları ilə onun nəzarəti altında olan təlim modelləri məcburi deyil. Platforma kənardan modelin PMML spesifikasiyasını qəbul edə bilər, platformanın nəzarəti altında olmayan bir alətdə öyrədilir və bu modeli idxal edildiyi andan real vaxt rejimində tətbiq edə bilər. . Nəzərə almaq vacibdir ki, ən çox yayılmış artefaktların əksəriyyəti buna imkan versə belə, bütün AI/ML artefaktları PMML spesifikasiyasına endirilə bilməz. Beləliklə, InterSystems IRIS platforması "açıq dövrədir" və istifadəçilər üçün "platforma köləliyi" demək deyil.
Şəkil 20 InterSystems IRIS platformasında “auto-ML” in AI/ML həllinə inteqrasiyası
Süni intellektin avtomatlaşdırılmasında və real vaxt rejimində maşın öyrənməsində böyük əhəmiyyət kəsb edən InterSystems IRIS-in əlavə platforma üstünlüklərini sadalayaq (aydınlıq üçün, prosesə nəzarətlə bağlı):
- İstənilən məlumat mənbələri və istehlakçılarla inteqrasiya vasitələrinin işlənib hazırlanması (prosesə nəzarət sistemi/SCADA, avadanlıq, MRO, ERP və s.)
- Daxili istənilən həcmdə texnoloji proses məlumatlarının yüksək performanslı əməliyyat və analitik emalı (Hybrid Transaction/Analytical Processing, HTAP) üçün
- Python, R, Julia əsasında real vaxt həlləri üçün AI/ML mühərriklərinin davamlı tətbiqi üçün inkişaf alətləri
- Real vaxt rejimində AI/ML həlli mühərriklərinin davamlı inteqrasiyası və (öz-özünə) öyrənilməsi üçün uyğunlaşdırılmış biznes prosesləri
- Proses məlumatlarını və AI/ML həllinin nəticələrini vizuallaşdırmaq üçün daxili Biznes İntellekt alətləri
- AI/ML həllinin nəticələrinin proseslərə nəzarət sistemlərinə/SCADA, informasiya və analitik sistemlərə çatdırılması, xəbərdarlıqların göndərilməsi və s.
InterSystems IRIS platformasındakı AI/ML həlləri asanlıqla mövcud İT infrastrukturuna uyğunlaşır. InterSystems IRIS platforması virtual mühitlərdə, fiziki serverlərdə, şəxsi və ictimai buludlarda və Docker konteynerlərində nasazlığa davamlı və fəlakətə davamlı konfiqurasiyaları və çevik yerləşdirməni dəstəkləməklə AI/ML həllərinin yüksək etibarlılığını təmin edir.
Beləliklə, InterSystems IRIS universal real vaxtda AI/ML hesablama platformasıdır. Platformamızın universallığı praktikada həyata keçirilən hesablamaların mürəkkəbliyinə faktiki məhdudiyyətlərin olmaması, InterSystems IRIS-in müxtəlif sahələrdən ssenarilərin (real vaxtda) emalını birləşdirə bilməsi və müstəsna uyğunlaşma qabiliyyəti ilə təsdiqlənir. istifadəçilərin xüsusi ehtiyaclarına uyğun olaraq istənilən platforma funksiyaları və mexanizmləri.
Şəkil 21 InterSystems IRIS - universal real vaxtda AI/ML hesablama platforması
Burada təqdim olunan materialla maraqlanan oxucularımızla daha dolğun qarşılıqlı əlaqə üçün onu oxumaqla məhdudlaşmamağı və dialoqu “canlı” davam etdirməyi tövsiyə edirik. Biz şirkətinizin xüsusiyyətləri ilə bağlı real vaxt rejimində AI/ML ssenarilərinin hazırlanması, InterSystems IRIS platformasında birgə prototiplərin hazırlanması, süni intellektin və maşın öyrənməsinin tətbiqi üçün yol xəritəsini formalaşdırmaqdan və praktikada həyata keçirməkdən məmnun qalacağıq. istehsal və idarəetmə proseslərinizə daxil edin. AI/ML Ekspert Qrupumuzun Əlaqə E-poçtu – .
Mənbə: www.habr.com