InterSystems IRIS waa madal AI/ML-waqtiga-dhabta ah oo caalami ah

Qore: Sergey Lukyanchikov, InterSystems Consulting Engineer

Caqabadaha Xisaabinta ee waqtiga-dhabta ah ee AI/ML

Aan ku bilowno tusaalooyin laga soo qaatay khibradda ku dhaqanka Sayniska Xogta ee InterSystems:

• Xariirka iibsadaha "raran" wuxuu ku xiran yahay nidaamka la-taliyaha onlaynka ah. Dib-u-qaabaynta dallacaad ee miisaanka shabakadda tafaariiqda ayaa imanaysa (tusaale ahaan, halkii laga isticmaali lahaa xariiqda xayaysiisyada "flat", matrixka "qayb-tactics" hadda waa la isticmaali doonaa). Maxaa ku dhacaya la taliyayaasha? Maxaa ku dhacaya soo gudbinta iyo cusboonaysiinta xogta habka la talinta (mugga xogta gelinta ayaa kordhay 25000 jeer)? Maxaa ku dhacaya horumarinta talooyinka (baahida loo qabo hoos u dhigista kun laablaabka heerka shaandhaynta ee xeerarka talada sababtoo ah kun jeer kordhinta tiradooda iyo "kala duwanaansho")?
• Waxaa jira nidaam lagu kormeerayo suurtagalnimada horumarinta cilladaha qanjidhada qalabka. Nidaamka xakamaynta habraaca ayaa ku xidhnaa nidaamka la socodka, isaga oo gudbinaya kumanyaal cabbir habsocodka ilbiriqsi kasta. Maxaa ku dhacaya nidaamka la socodka ee horay uga soo shaqeeyay "muunada gacanta" (ma awood u leeyahay in uu bixiyo la socodka ixtimaalka laba-ilaa-labaad)? Maxaa dhacaya haddii xannibaad cusub oo leh dhowr boqol oo tiir ay ka soo baxaan xogta gelinta iyada oo la akhrinayo dareemayaasha dhawaan lagu soo bandhigay nidaamka xakamaynta (haddii iyo intee ayay lagama maarmaan noqon doontaa in la joojiyo nidaamka kormeerka si loogu daro xogta dareemayaasha cusub ee falanqaynta)?
• Qayb ka mid ah hababka AI/ML (talinta, la socodka, saadaalinta) ayaa la sameeyay, iyadoo la adeegsanayo natiijooyinka midba midka kale. Immisa saacadood ayaa loo baahan yahay bishii si loo waafajiyo shaqada kakan si loogu beddelo xogta wax gelinta? Waa maxay "gaabitaanka" guud ee ay taageerto kakanaanta go'aan qaadashada (soo noqnoqda dhacdooyinka macluumaadka cusub ee taageeraya ee ku jira marka loo eego inta jeer ee dhacdooyinka xogta cusub ee gelinta)?

Marka aynu soo koobno ​​kuwan iyo tusaalooyin kale oo badan, waxa aanu u nimid samaynta caqabadaha ka dhasha marka loo guurayo adeegsiga barashada mashiinka iyo hababka garaadka macmalka ah ee waqtiga-dhabta ah:

• Ma ku qanacsannahay xawaaraha abuurista iyo la qabsiga (xaaladda isbeddelka) ee horumarinta AI / ML ee shirkadeena?
• Ilaa intee in le'eg ayay xalalka AI / ML ee aan isticmaalno taageernaa maareynta ganacsiga waqtiga-dhabta ah?
• Xalalka AI/ML ee aan isticmaalno ma awoodaan inaan si madax-banaan (horumarayaal la'aan) laqabsadaan isbeddelada xogta iyo hab-dhaqannada maaraynta ganacsiga?

Maqaalkayagu waa dulmar faahfaahsan oo ku saabsan awoodaha InterSystems IRIS marka la eego taageerada caalamiga ah ee geynta hababka AI / ML, isu imaatinka (isdhexgalka) xalalka AI / ML iyo tababarka (tijaabinta) xalalka AI / ML ee xogta degdegga ah qulqulaya. Waxaan u jeesan doonaa cilmi-baarista suuqa, daraasadaha kiis ee xalalka AI / ML, iyo dhinacyada fikradda ah ee waxa aan u tixraacno sida wakhtiga dhabta ah ee AI / ML ee maqaalkan.

Waxa aan ka ognahay sahannada: codsiyada waqtiga-dhabta ah

Результаты sahaminoo lagu qabtay ilaa 800 oo xirfadlayaal IT ah sanadka 2019 by Lightbend ayaa naftooda u hadla:

Jaantuska 1 Hormuudka macaamiisha xogta wakhtiga-dhabta ah

Aan soo xiganno jajabka warbixinta natiijada sahankan ee muhiimka noo ah turjumadeena:

"... Isbeddellada caanka ah ee qalabka isku dhafka xogta iyo, isla mar ahaantaana, taageerada kombuyuutarrada weelka lagu shubay waxay bixisaa jawaab-celin isku-dhafan oo baahida suuqa ah ee soo jeedin hufan, macquul ah, firfircoon oo xalal wax ku ool ah. Xogta durdurrada waxay oggolaadaan in macluumaadka loo gudbiyo si ka dhakhso badan xogta xirmada dhaqameed. Waxaa lagu daraa awoodda si dhakhso ah loogu dabaqo hababka xisaabinta, sida talooyinka AI / ML ku salaysan, si loo abuuro faa'iidooyin tartan ah iyada oo loo marayo kordhinta qanacsanaanta macaamilka. Tartanka firfircoonida sidoo kale wuxuu saameeyaa dhammaan doorarka DevOps-ka samaynta horumarinta codsiga iyo hawlgelinta si hufan. … Sideed boqol iyo afar xirfadlayaal IT ah ayaa bixiyay macluumaadka ku saabsan isticmaalka xogta ururadooda. Jawaab bixiyaasha waxay u badnaayeen wadamada reer galbeedka (41% Yurub iyo 37% Waqooyiga Ameerika) waxaana ku dhawaad ​​si siman loogu qaybiyay shirkadaha yaryar, kuwa dhexe iyo kuwa waaweyn. …

… Sirdoonka macmalku maaha buunbuunin. Boqolkiiba XNUMX ka mid ah kuwa horeyba u isticmaalay habka xogta ee codsiyada AI / ML ee wax soo saarka leh waxay xaqiijinayaan in isticmaalkooda AI / ML ay arki doonaan faa'iidooyinka ugu weyn sanadka soo socda (marka la barbardhigo codsiyada kale).

• Marka loo eego inta badan jawaab-bixiyeyaasha, adeegsiga qulqulka xogta ee xaaladaha AI / ML waxay heli doontaa kororka ugu weyn sanadka soo socda.
• Codsiyada ku jira AI/ML kuma kori doonaan oo kaliya iyada oo loo marayo noocyo cusub oo xaalado ah, laakiin sidoo kale iyada oo loo marayo xaalado dhaqameed, kaas oo xogta wakhtiga dhabta ah si isa soo taraysa loo isticmaalo.
• Marka laga soo tago AI / ML, heerka xamaasadda ka dhex jirta isticmaaleyaasha dhuumaha xogta IoT waa mid cajiib ah - 48% kuwa horeyba isugu daray xogta IoT waxay sheegeen in hirgelinta xaaladaha xogtan ay heli doonto koror weyn mustaqbalka dhow. … »

Sahankan xiisaha leh, waxaa la arki karaa in aragtida barashada mashiinka iyo xaaladaha sirdoonka macmalka ah sida hoggaamiyeyaasha isticmaalka qulqulka xogta ay mar horeba "jidka". Laakiin aragtida waqtiga-dhabta ah ee AI / ML iyada oo loo marayo DevOps optics waxay noqotaa indho-indhayn isku mid ah oo muhiim ah: halkan waxaan horayba uga bilaabi karnaa ka hadalka isbeddelka dhaqanka weli ugu sarreeya ee "hal mar AI / ML oo leh xog si buuxda loo heli karo".

Fikradda madal AI/ML-waqtiga-dhabta ah

Mid ka mid ah codsiyada caadiga ah ee AI/ML-waqtiga-dhabta ah ayaa ku jira xakamaynta habka wax soo saarka. Tusaalaheedii oo aan ku xisaabtaminno milicsiyadii hore, waxaan samayn doonaa fikradda madal AI / ML-waqtiga-dhabta ah.
Isticmaalka garaadka macmalka ah iyo barashada mashiinka xakamaynta habka waxay leedahay sifooyin dhowr ah:

• Xogta ku saabsan xaaladda geeddi-socodka teknolojiyadda ayaa si xooggan loo helaa: oo leh soo noqnoqoshada sare iyo in ka badan cabbirro kala duwan (ilaa tobanaan kun oo qiyamka cabbirka ah ee lagu kala qaado ilbiriqsi kasta nidaamka xakamaynta habka)
• Xogta ku saabsan ogaanshaha cilladaha, iyada oo aan lagu xusin xogta horumarkooda, liddi ku ah, waa kuwo aad u yar oo aan joogto ahayn, oo lagu garto cilladaha ku filan oo lagu qoro iyo meelaynta waqtigooda (inta badan waxaa matalaya diiwaannada warqadda)
• Marka laga eego aragtida dhabta ah, kaliya "daaqadda laxiriirta" ee xogta bilowga ah ayaa diyaar u ah tababarka iyo adeegsiga moodooyinka, taasoo ka tarjumaysa firfircoonida geeddi-socodka teknolojiyadda ee dhexda macquulka ah, oo ku dhammaaneysa akhrinta ugu dambeysa ee qiyamka cabbirrada habka

Astaamahani waxay nagu qasbayaan, marka lagu daro helitaanka iyo habaynta-waqtiga-dhabta ah ee aasaasiga ah ee aad u daran ee "gelinta ballaadhan" ee habka, si aan u fulno (isbarbardhig) codsiga, tababarka iyo xakamaynta tayada natiijooyinka shaqada AI / ML moodooyinka - sidoo kale waqtiga dhabta ah. "Feemka" ay moodelladayadu "ku arkaan" daaqadda silbashada ee ku habboon ayaa si joogto ah isbeddelaysa - oo iyada, tayada natiijooyinka shaqada AI / ML moodooyinka lagu tababaray mid ka mid ah "frames" waagii hore ayaa sidoo kale isbeddelaya . Haddii tayada natiijooyinka shaqada ee moodooyinka AI / ML ay ka sii daraan (tusaale ahaan: qiimaha "alarm-norm" qaladka kala soocida ayaa ka gudubtay xuduudihii aan qeexnay), dib-u-habaynta moodooyinka waa in si toos ah loo bilaabo wax ka badan. "Frame" ku habboon - iyo doorashada xilligan si ay u bilaabaan dib u tababarka moodooyinka waa inay tixgeliyaan sida muddada tababarka laftiisa, iyo sidoo kale dhaqdhaqaaqa sii xumaanaya tayada nooca hadda jira ee moodooyinka (tan iyo noocyada hadda jira). moodooyinka ayaa sii socon doona in lagu dabaqo inta moodooyinka la tababarayo, iyo ilaa laga soo saarayo noocyadooda “cusub ee la tababaray).

InterSystems IRIS waxay leedahay awoodaha madal ee muhiimka ah si ay u suurtageliso waqtiga dhabta ah ee AI / ML xalalka xakamaynta habka. Fursadahan waxa loo qaybin karaa saddex kooxood oo waaweyn:

• Gelin joogto ah (Diritaan Joogta ah / Bixinta, CD) ee hababka AI / ML ee cusub ama la waafajiyay ee jira xal wax soo saar leh oo ka shaqeeya wakhtiga dhabta ah ee InterSystems IRIS platform
• Isdhexgalka Joogtada ah (CI) ee hal xal wax soo saar leh ee socodka xogta habka soo galaya, safafka xogta ee codsiga / tababarka / xakamaynta tayada hababka AI / ML iyo xogta / koodhka / xakamaynta isweydaarsiga jawiga xisaabeed, kuwaas oo lagu abaabulo wakhtiga dhabta ah InterSystems IRIS madal
• Barashada joogtada ah (is-) (Tababarka Joogtada ah, CT) ee hababka AI / ML ee lagu sameeyo jawi qaabaynta xisaabta iyadoo la adeegsanayo xogta, koodka iyo falalka xakamaynta ("go'aamo la sameeyey") oo ay gudbiso InterSystems IRIS platform

Kala soocida awoodaha madal ee la xiriirta barashada mashiinka iyo sirdoonka macmalka ah ee sida saxda ah kooxahan maahan wax shil ah. Aan soo xiganno habka daabacaadda Google, kaas oo siinaya aasaas fikradeed soocitaan, turjumadeena:

"... Fikradda DevOps, oo caan ah maalmahan, waxay dabooshaa horumarinta iyo hawlgalka hababka macluumaadka ballaaran. Faa'iidooyinka hirgelinta fikraddan waa dhimista muddada wareegyada horumarinta, dardargelinta horumarinta horumarinta, dabacsanaanta qorsheynta sii deynta. Si loo gaaro faa'iidooyinkan, DevOps waxay ku lug leedahay hirgelinta ugu yaraan laba hab-dhaqan:

• Is-dhexgalka Joogtada ah (CI)
• Bixinta Joogtada ah (CD)

Dhaqannadani waxay sidoo kale khuseeyaan aaladaha AI / ML si loo hubiyo dhismooyin adag oo wax qabad leh ee xalalka AI/ML wax soo saar leh.

Nidaamyada AI/ML waxay kaga duwan yihiin nidaamyada macluumaadka kale ee dhinacyada soo socda:

• Awoodaha Kooxda: Marka la dhisayo xalka AI/ML, kooxdu caadi ahaan waxaa ku jira saynisyahano xogta ama saynisyahano xog ah kuwaas oo sameeya falanqaynta xogta, horumarinta moodeelka, iyo ansixinta. Xubnahan kooxda waxa laga yaabaa in aanay noqon kuwa horumariya xirfadlayaasha kood wax soo saar leh.
• Horumarinta: Hababka AI/ML waa tijaabo dabiici ah. Si loo xalliyo dhibaatada habka ugu waxtarka badan, waxaa loo baahan yahay in la kala saaro iyada oo loo marayo isku-dhafka kala duwan ee doorsoomayaasha wax-gelinta, algorithms, hababka qaabaynta iyo cabbirrada moodeelka. Kakanaanta raadinta noocan oo kale ah waxay ku jirtaa raadinta "waxa shaqeeyay / aan shaqayn", hubinta soo saarista qaybaha, iyo guud ahaan horumarka fulinta soo noqnoqda.
• Tijaabada: Tijaabinta hababka AI/ML waxay u baahan tahay imtixaano kala duwan oo ka weyn inta badan horumarka kale. Marka lagu daro imtixaanada cutubka caadiga ah iyo isdhexgalka, ansaxnimada xogta iyo tayada natiijooyinka ku dhaqanka tusaalaha tababarka iyo shaybaarada xakamaynta ayaa la tijaabiyaa.
• Gelin: Gelida xalalka AI/ML kuma koobna oo kaliya adeegyada la saadaaliyay ee khuseeya qaab mar la tababaray. Xalalka AI / ML waxaa lagu dhisay dhuumo dhowr marxaladood ah kuwaas oo qabta tababar toos ah iyo adeegsiga moodooyinka. Gelitaanka dhuumaha noocaan ah waxay ku lug leedahay toosinta tillaabooyinka aan fudfududnayn ee dhaqan ahaan ay gacanta ku qabtaan saynisyahannada xogta si ay awood ugu yeeshaan inay tababaraan oo tijaabiyaan moodooyinka.
• Wax soo saar leh: Matoorada AI / ML waxay ka maqnaan karaan waxqabadka kaliya sababtoo ah barnaamijka aan waxtarka lahayn, laakiin sidoo kale sababtoo ah dabeecadda isbeddelka ah ee xogta wax-gelinta. Si kale haddii loo dhigo, waxqabadka hababka AI / ML waxay hoos u dhigi karaan sababo kala duwan oo kala duwan marka loo eego waxqabadka horumarka caadiga ah. Tani waxay keenaysaa baahida loo qabo in lala socdo (online) waxqabadka matooradayada AI / ML, iyo soo dir digniino ama diido natiijooyinka haddii waxqabadku aanu ahayn ilaa filashooyinka.

Goobaha AI/ML waxay la mid yihiin nidaamyada kale ee macluumaadka taas oo labaduba u baahan isdhexgalka kood joogto ah oo leh xakamaynta nooca, tijaabinta cutubka, tijaabinta isdhexgalka, horumarinta joogtada ah. Si kastaba ha noqotee, marka laga hadlayo AI / ML, waxaa jira dhowr farqi oo muhiim ah:

• CI (is-dhexgalka joogtada ah) kuma eka tijaabinta iyo ansixinta koodhka qaybaha la diray - waxa kale oo ku jira tijaabinta iyo xaqiijinta xogta iyo moodooyinka AI / ML.
• CD-ga (Dindhirinta joogtada ah, geynta joogtada ah) kuma koobna qorista iyo sii daynta xirmooyinka ama adeegyada, laakiin waxay tusinaysaa madal lagu curiyo, lagu barto laguna dabaqo xalalka AI / ML.
• CT (Tababar joogto ah, waxbarasho joogto ah) - curiye cusub [qiyaastii. by qoraaga maqaalka: waa qayb cusub oo la xidhiidha fikradda soo jireenka ah ee DevOps, kaas oo CT sida caadiga ah waa Imtixaan joogto ah], inherent in dhufto ee AI / ML, mas'uul ka ah si madaxbannaan loo maareeyo hababka waxbarashada iyo dalbashada AI / ML moodooyinka. ..."

Waxaan sheegi karnaa in barashada mashiinka iyo sirdoonka macmalka ah ee ka shaqeynaya xogta waqtiga-dhabta ah waxay u baahan yihiin qalab iyo karti ballaaran (laga bilaabo horumarinta koodhka ilaa habaynta jawiga xisaabeed), isdhexgalka dhow ee u dhexeeya dhammaan goobaha shaqada iyo mawduucyada, ururinta waxtarka badan ee aadanaha iyo khayraadka mashiinka.

Xaalad-waqtiga-dhabta ah: Aqoonsiga Horumarka cilladaha ee ku jira matoorada Quudinta

Sii wadida isticmaalka goobta xakamaynta habka tusaale ahaan, tixgeli hawl gaar ah (horey u soo sheegnay bilawgii hore): waxaa loo baahan yahay in la bixiyo kormeerka waqtiga-dhabta ah ee horumarinta cilladaha ku jira bambooyin ku salaysan socodka xuduudaha habka. iyo warbixinnada shaqaalaha dayactirka ee cilladaha la ogaaday.

Jaantuska 2 Samaynta hawsha la socodka horumarinta cilladaha

Farqiga u gaarka ah inta badan hawlaha habkan loo dejiyay ee ficil ahaan waa in joogtaynta iyo hufnaanta helitaanka xogta (APCS) lagu tixgaliyo ka soo horjeedda dhacdooyinka isdaba-joogga ah iyo kuwa aan caadiga ahayn (iyo diiwaangelinta) ee noocyada kala duwan ee cilladaha. Si kale haddii loo dhigo: xogta laga helay nidaamka xakamaynta habsocodka waxay timaaddaa hal mar labaad oo sax ah, iyo cilladaha waxaa lagu duubay qalin aan la tirtiri karin oo taariikhda ku jirta buug-yaraha guud ee aqoon-is-weydaarsiga (tusaale: "12.01 - ka soo baxa daboolka dhinaca 3-aad").

Sidaa darteed, waxaa suurtagal ah in lagu kabo qaabeynta dhibaatada xaddidaadda muhiimka ah ee soo socota: waxaan haynaa hal "calaamad" oo keliya cillad nooc gaar ah (ie, tusaale ahaan cillad nooc gaar ah ayaa lagu muujiyay xogta laga helay nidaamka xakamaynta habka taariikh gaar ah - oo ma hayno tusaalooyin badan oo cillad ah noocaan gaarka ah). Xayiraaddani waxay isla markiiba ina gaynaysaa meel ka baxsan baaxadda barashada mashiinka qadiimiga ah (waxbarashada la kormeerayo), taas oo ay tahay inay jiraan "calaamadaha" badan.

Jaantuska 3 Sifaynta hawsha la socodka horumarka cilladaha

Miyaynu si uun u "ku tarmin karnaa" "calaamadaha" kaliya ee aan gacanta ku hayno? Haa waan awoodnaa. Xaaladda hadda jirta ee bamka waxaa lagu gartaa heerka isku midka ah ee cilladaha diiwaangashan. Xitaa iyada oo aan la isticmaalin hababka tirada, heerka aragtida muuqaalka, la socoshada dhaqdhaqaaqyada qiyamka xogta ee ka imanaya nidaamka xakamaynta habka, waxaad horeyba u baran kartaa wax badan:

Jaantuska 4 Dhaqdhaqaaqa xaalada bamka ee ka soo horjeeda asalka "calaamadaynta" cilad nooc la bixiyay

Laakin aragtida aragga (ugu yaraan hadda) maaha dhaliye ugu habboon "tags" ee xaaladdeenna degdegga ah ee isbeddelaysa. Waxaan qiimeyn doonaa isku mid ahaanshaha xaalada hadda ee bamka iyo cilladaha la soo sheegay annaga oo adeegsanayna tijaabada tirakoobka.

Jaantuska 5 Codsashada tijaabada tirakoobka xogta soo socota ee ka soo horjeeda asalka "calaamad" cillad

Imtixaanka tirakoobka ayaa go'aamiya suurtogalnimada in diiwaannada leh qiyamka habka tignoolajiyada ee "baakidhka socodka" ee laga helay nidaamka xakamaynta habka ay la mid yihiin "calaamadaha" diiwaannada nooc ka mid ah cilladaha. Qiimaha itimaalka ee lagu xisaabiyo natiijada codsashada imtixaanka tirakoobka (tusmada isku midka ah ee tirakoobka) ayaa loo rogaa qiimaha 0 ama 1, isagoo noqonaya "calaamadaha" barashada mashiinka diiwaan kasta oo gaar ah oo ku jira xirmada isku midka ah. Taasi waa, ka dib markii la farsameeyo xirmada cusub ee diiwaanada gobolka ee bamka oo leh imtixaan xisaabeed, waxaan fursad u haysanaa inaan (a) ku darno xirmadan muunada tababarka ee tababarka qaabka AI / ML iyo (b) la socoshada tayada nooca hadda jira ee moodeelka marka lagu dabaqo xirmadan.

Jaantuska 6 Ku dabaqida qaabka barashada mashiinka xogta soo socota ee ka soo horjeeda asalka "calaamad" cilad

Mid ka mid ah kuwii hore webinars Waxaan tuseynaa oo sharaxnaa sida madal InterSystems IRIS ay kuu ogolaaneyso inaad fuliso qaab kasta oo AI / ML ah qaab si joogto ah u fulinaya geeddi-socod ganacsi oo xakameynaya isku halaynta natiijooyinka jilitaanka isla markaana la qabsado cabbirrada moodeelka. Marka la fulinayo tusaalaha xaaladeena oo leh bambooyin, waxaan isticmaalnaa dhammaan InterSystems IRIS shaqeynta lagu soo bandhigay inta lagu gudajiro webinar - hirgelinta habka falanqaynta oo qayb ka ah xalkeena, maaha waxbarashada la kormeerayo qadiimiga, laakiin halkii waxbarashada xoojinta, taas oo si toos ah u xakameynaysa muunada tababarka moodooyinka. Diiwaanada waxaa lagu meeleeyaa muunada tababarka kaas oo "isku raacsanaanta ogaanshaha" ay dhacdo ka dib marka la isticmaalo labadaba imtixaanka tirakoobka iyo nooca hadda ee moodeelka - ie labadaba imtixaanka tirakoobka (ka dib marka la beddelo tusaha isku midka ah ee 0 ama 1), iyo model waxa uu soo saaray natiijo ku saabsan diiwaanada noocan oo kale ah 1. Iyada oo tababar cusub oo model ah, inta lagu guda jiro ansaxinta (qaabka cusub ee la tababaray waxaa lagu dabaqaa in ay muunad tababar u gaar ah, iyadoo codsiga hordhaca ah ee imtixaanka tirakoobka iyada), diiwaanada in "ma aan xaji natiijada 1 ka dib markii la farsameeyo imtixaanka tirakoobka (sababtoo ah joogitaanka joogtada ah ee tababarka muunad diiwaanka laga soo bilaabo "calaamada" asalka ah ee cilladda) ayaa laga saarayaa muunadda tababarka, iyo nooca cusub ee qaabka ayaa wax ka baranaya "calaamadaha" cilladda oo lagu daray diiwaanka "la hayo" ee qulqulka.

Jaantuska 7 Robotization ee xisaabinta AI/ML ee InterSystems IRIS

Haddii ay jirto baahi loo qabo nooc ka mid ah "ra'yi labaad" oo ku saabsan tayada ogaanshaha ee laga helay xisaabinta maxalliga ah ee InterSystems IRIS, habka la-taliyaha ayaa loo sameeyay si loo sameeyo moodooyinka tababarka-codsiga ee xogta kontoroolka iyadoo la adeegsanayo adeegyada daruuraha (tusaale, Microsoft Azure). , Amazon Web Services, Google Cloud Platform, iwm):

Jaantuska 8 Fikradda Labaad ee Microsoft Azure oo ay soo abaabushay InterSystems IRIS

Tusaalaha xaaladeena ee InterSystems IRIS waxa loo sameeyay qaab wakiil ku salaysan nidaamka habsocodka gorfaynta kaas oo la falgala shayga qalabka (pump), jawi qaabaynta xisaabta (Python, R iyo Julia), oo bixiya is-barasho dhammaan ku lug leh hababka AI / ML - socodka xogta waqtiga-dhabta ah.

Jaantuska 9 Shaqada ugu muhiimsan ee waqtiga-dhabta ah ee AI/ML xalalka InterSystems IRIS

Natiijada dhabta ah ee tusaalahayaga:

• Qaabka cilladaysan ee uu aqoonsaday moodeelka (Janaayo 12):

• Cilad soo koraysa oo lagu aqoonsaday qaabka, oo aan lagu darin muunada (Sebtembar 11, cilladda lafteeda waxaa hubiyay kooxda dayactirka laba maalmood ka dib - Sebtembar 13):

Jilitaanka xogta dhabta ah ee ka kooban dhowr qaybood oo isku mid ah cillad la mid ah ayaa muujisay in xalkeena, oo lagu hirgeliyay madal InterSystems IRIS, waxay noo ogolaaneysaa inaan ogaano horumarinta cilladaha noocaan ah dhowr maalmood ka hor inta aan la ogaan kooxda dayactirka.

InterSystems IRIS - madal xisaabinta wakhtiga-dhabta ah ee AI/ML

Nidaamka InterSystems IRIS wuxuu fududeeyaa horumarinta, geynta, iyo hawlgalka xalinta xogta wakhtiga-dhabta ah. InterSystems IRIS waxay awood u leedahay inay isku mar qabato xogta macaamilka iyo falanqaynta; in la ilaaliyo aragtiyaha xogta ee isku xidhan si waafaqsan dhawr nooc (oo ay ku jiraan xidhiidh, kala sareyn, shay iyo dukumeenti); u dhaqmo sidii goob is dhexgalka oo loogu talagalay ilo xogeed oo ballaaran iyo codsiyo shaqsiyeed; Bixi falanqaynta waqtiga-dhabta ah ee horumarsan ee xogta habaysan iyo kuwa aan habaysan. InterSystems IRIS waxay sidoo kale bixisaa habab loogu isticmaalo qalabyada falanqaynta dibadda, waxay u oggolaanaysaa dabacsanaan inay isku daraan martigelinta daruuraha iyo server-yada maxalliga ah.

Codsiyada lagu dhisay madal InterSystems IRIS ayaa la geeyay warshadaha oo dhan, ka caawinta shirkadaha in ay gaaraan qiimo dhaqaale oo muhiim ah marka laga eego dhanka istaraatiijiyada iyo shaqada, kor u qaadista go'aan qaadashada iyo xiritaanka farqiga u dhexeeya dhacdada, falanqaynta iyo ficilka.

Jaantuska 10 InterSystems qaabdhismeedka IRIS ee macnaha guud ee AI/ML-waqtiga dhabta ah

Sida jaantuskii hore, jaantuska hoose wuxuu isku daraa "nidaamka isku-dubbaridka" (CD/CI/CT) cusub iyo socodka macluumaadka ee u dhexeeya alaabta shaqada. Aragtidu waxay ku bilaabataa farsamada-makro-mechanism-ka CD-ga waxayna ku sii socotaa CI iyo CT makaanism-ka-makro-ka.

Jaantuska 11 Qorshaha macluumaadka ayaa u dhexeeya walxaha AI/ML ee madal InterSystems IRIS

Nuxurka habka CD-ga ee InterSystems IRIS: Isticmaalayaasha madal (horumariyeyaasha xallinta AI / ML) waxay la qabsadaan hadda jira iyo / ama abuuraan horumarin cusub oo AI / ML ah iyadoo la adeegsanayo tifaftiraha koodhka AI / ML ee khaaska ah: Jupyter (magaca buuxa: Jupyter Notebook; sidoo kale, marka la soo gaabiyo, dukumentiyada lagu sameeyay tifaftirahan ayaa mararka qaarkood loo yaqaan). Jupyter gudaheeda, horumariye wuxuu leeyahay fursad uu ku qoro, ku saxo oo uu xaqiijiyo waxqabadka (oo ay ku jirto isticmaalka sawirada) ee horumarinta AI / ML gaar ah ka hor inta aan la martigelin ("la geyn") gudaha InterSystems IRIS. Waxaa cad in horumarka cusub ee habkan loo abuuray uu heli doono oo kaliya debugging aasaasiga ah (tan iyo, gaar ahaan, Jupyter ma la shaqeeyaan durdurrada xogta-waqtiga dhabta ah) - tani waa habka wax, sababtoo ah natiijada ugu weyn ee horumarinta Jupyter waa xaqiijinta hawlgalka aasaasiga ah ee AI / ML-mechanism gaar ah ("waxay muujineysaa natiijada la filayo ee muunada xogta"). Si la mid ah, habka horeba loogu dhejiyay goobta (fiiri farsamooyinka-makro-mechanism-ka soo socda) ka hor inta aan la tirtirin Jupyter waxay u baahan kartaa "dib-u-celinta" foomamka "pre-platform" (akhrinta xogta faylasha, la shaqeynta xogta iyada oo loo marayo xDBC halkii miisaska, dhexgalka tooska ah ee caalamiga ah - xog ururinta xogta badan ee InterSystems IRIS - iwm.).

Arrin muhiim ah oo ka mid ah hirgelinta CD-ga ee InterSystems IRIS waa in is-dhexgalka labada dhinac laga fuliyo inta u dhaxaysa masraxa iyo Jupyter, kaas oo kuu ogolaanaya inaad u wareejiso goobta (iyo, dheeraad ah, habka ku jira madal) nuxurka Python, R iyo Julia (dhammaan saddexda waa luqadaha barnaamijka ee u dhigma ee hogaaminaya ilaha isha furan ee jawiga xisaabeed). Sidaa darteed, horumariyayaal ka kooban AI/ML waxay awood u leeyihiin inay "si joogto ah u geeyaan" macluumaadkan goobta, iyagoo ka shaqeynaya tifaftirahooda ay yaqaanaan ee Jupyter, oo leh maktabado caan ah oo laga heli karo Python, R, Julia, oo fulinaya qaladka aasaasiga ah (haddii loo baahdo) meel ka baxsan goobta. .

Aan u gudubno habka weyn ee CI ee InterSystems IRIS. Jaantusku wuxuu muujinayaa habka weyn ee "robot-waqtiga-dhabta ah" (isku-dhafan qaab-dhismeedka xogta, hababka ganacsiga iyo jajabyada koodka ee ay abaabuleen iyaga oo ku qoran luqadaha maaddooyinka iyo luqadda ObjectScript - luqadda horumarinta hooyo ee InterSystems IRIS). Hawsha geeddi-socodkan macro waa in la ilaaliyo safka xogta lagama maarmaanka u ah hawlgalka hababka AI / ML (oo ku saleysan qulqulka xogta ee loo gudbiyo masraxa waqtiga dhabta ah), go'aanno ku saabsan isku xigxiga codsiga iyo "kala duwanaanta" AI / Hababka ML (waxay sidoo kale yihiin "algorithms xisaabta", " moodooyinka ", iwm. - waxaa loogu yeeri karaa si kala duwan iyadoo ku xiran shuruudaha fulinta iyo doorbidyada erey-bixinta), hay'adaha xogta ilaa taariikhda falanqaynta natiijooyinka shaqada hababka AI / ML (cubes, miisaska, xog ururin dhinacyo badan leh, iwm.) iwm. - warbixinnada, dashboards, iwm.).

Arrin muhiim ah oo ka mid ah hirgelinta CI ee InterSystems IRIS waa in is dhexgalka labada dhinac laga fuliyo inta u dhaxaysa goobta iyo jawi qaabaynta xisaabta, taas oo u oggolaanaysa fulinta nuxurka lagu martiqaaday goobta Python, R iyo Julia ee deegaanadooda iyadoo la soo celinayo natiijooyinka fulinta. . Isku dhafkan waxaa lagu fuliyaa labadaba "qaabka terminal" (tusaale ahaan AI/ML waxa loo qaabeeyey sida koodka ObjectScript ee samaynta wicitaanada gogosha) iyo "habka habka ganacsiga" (tusaale, nuxurka AI/ML waxaa loo qaabeeyey hab ganacsi ahaan iyadoo la adeegsanayo tifaftire garaafeed, ama mararka qaarkood isticmaalaya Jupyter, ama isticmaalaya IDE - IRIS Studio, Eclipse, Visual Studio Code). Tafatirka hababka ganacsiga ee Jupyter waxaa ka muuqda xidhiidhka ka dhexeeya IRIS ee heerka CI iyo Jupyter heerka CD. Dulmar faahfaahsan oo faahfaahsan oo ku saabsan la-qabsiga jawiga qaabaynta xisaabta ayaa hoos lagu bixiyay. Marxaladdan, fikraddayada, waxaa jira sabab kasta oo lagu hagaajinayo joogitaanka goobta dhammaan qalabka lagama maarmaanka ah si loo hirgeliyo "is-dhexgalka joogtada ah" ee horumarinta AI / ML (oo ka imanaya "dirista joogtada ah") ee waqtiga dhabta ah AI / xalalka ML.

Iyo habka ugu weyn ee macro: CT. La'aanteed, ma jiri doonto madal AI / ML (in kasta oo "waqtiga dhabta ah" lagu hirgelin doono CD / CI). Nuxurka CT waa shaqada madal oo leh "farshaxanada" barashada mashiinka iyo sirdoonka macmal si toos ah fadhiyada shaqada ee jawi qaabaynta xisaabta: moodooyinka, miisaska qaybinta, matrix vectors, lakabyada shabakadaha neerfaha, iwm. Tani "shaqada", inta badan, waxay ka kooban tahay abuurista farshaxannada la soo sheegay ee deegaanka (marka laga hadlayo moodooyinka, tusaale ahaan, "abuurista" waxay ka kooban tahay dejinta qeexida qaabka iyo xulashada xigta ee qiyamka ay leedahay. xuduudaha - waxa loogu yeero "tababarka" qaabka), codsigooda ( moodooyinka: iyaga oo isticmaalaya si loo xisaabiyo "qaabka" qiyamka doorsoomayaasha bartilmaameedka - saadaasha, ka tirsanaanshaha qaybta, suurtagalnimada dhacdo dhacdo, iwm. iyo hagaajinta horeba loo abuuray loona dabaqay artifacts (tusaale, dib u qeexida jaangooyooyinka doorsoomayaasha gelinta moodeelka ee ku salaysan natiijada codsiga - si loo kordhiyo saxnaanta saadaasha, sida ikhtiyaarka ah). Qodobka ugu muhiimsan ee fahamka doorka CT waa "abstraction" ee xaqiiqada CD iyo CI: CT waxay hirgelin doontaa dhammaan artifacts, diiradda saaraya xisaabinta iyo xisaabaadka gaarka ah ee xalka AI / ML gudaha awoodaha ay bixiyaan deegaanno gaar ah. . Mas'uuliyadda "bixinta xogta gelinta" iyo "bixinta natiijooyinka" waxay noqon doontaa mas'uuliyadda CD iyo CI.

Arrin muhiim ah oo ka mid ah hirgelinta CT-ga ee InterSystems IRIS: iyadoo la adeegsanayo is-dhexgalka jawi qaabaynta xisaabeed ee hore loo soo sheegay, madalku waxay awood u leedahay inay soo saarto farshaxan isku mid ah fadhiyada shaqada ee ku hoos jira gacanteeda deegaanka iyo (ugu muhiimsan) iyaga u rogaan madal. walxaha xogta. Tusaale ahaan, miiska qaybinta ee hadda lagu sameeyay fadhiga Python ee shaqeynaya wuxuu noqon karaa (iyado aan la joojin fadhiga Python) loo wareejiyo goobta qaab ahaan, tusaale ahaan, caalami ah (multidimensional InterSystems IRIS data array) - oo la isticmaalo xisaabinta hab kale oo AI / ML ah (oo horeba loogu hirgeliyay luqadda deegaan kale - tusaale ahaan, R) - ama miiska farsamada. Tusaale kale: marka la barbar dhigo "qaabka caadiga ah" ee hawlgalka moodeelka (kulanka shaqada ee Python), "auto-ML" ayaa lagu fuliyaa xogteeda gelinta: xulashada tooska ah ee doorsoomayaasha wax-gelinta ee ugu fiican iyo qiimaha cabbirka. Oo ay weheliso tababarka "caadiga ah", qaabka wax soo saarka ee waqtiga dhabta ah wuxuu sidoo kale helaa "soo jeedinta hagaajinta" ee qeexitaankeeda - kaas oo jaangooyooyinka doorsoomayaasha ay isbeddelaan, qiyamka cabbirka ayaa isbeddelaya (maaha natiijada tababarka Python). , laakiin natiijada tababarka "nooca kale ee laftiisa, sida kaydka H2O), taas oo u oggolaanaysa guud ahaan xalka AI / ML inuu si madax-bannaan wax uga qabto isbeddellada aan la filayn ee dabeecadda xogta gelinta iyo ifafaalaha la qaabeeyey.

Aynu si faahfaahsan u barano madal AI / ML shaqaynta InterSystems IRIS, anagoo adeegsanayna tusaalaha tusaalaha nolosha dhabta ah.

Jaantuska hoose, dhinaca bidix ee bogga, waxaa jira qayb ka mid ah habka ganacsiga ee hirgelinaya habaynta qoraallada Python iyo R. Qaybta dhexe, waxaa jira qoraallo muuqaal ah oo loogu talagalay fulinta qaar ka mid ah qoraalladan, siday u kala horreeyaan, Python iyo R. Midig iyaga ka dambeeya ayaa ah tusaalayaal ka kooban hal iyo luqad kale, oo loo soo gudbiyay fulinta deegaannada ku habboon. Dhammaadka dhanka midig waxaa ku yaal muuqaallo ku saleysan natiijooyinka fulinta qoraalka. Aragtida sare waxaa lagu sameeyaa IRIS Analytics (xogta waxaa laga soo qaatay Python ilaa InterSystems IRIS xogta madal waxaana lagu soo bandhigay dashboard-ka iyadoo la adeegsanayo madal), xagga hoose waxaa si sax ah loogu sameeyay fadhiga shaqada R iyo wax soo saarka halkaas ilaa garaaf faylasha. Dhinac muhiim ah: jajabka la soo bandhigay ee tusaalaha ayaa mas'uul ka ah tababarka qaabka (kala-soocidda qalabka) ee xogta ku socota wakhtiga dhabta ah ee habka-simulator-ka qalabka, amar ka socda habka-kormeeraha tayada kala-soocidda lagu arkay inta lagu guda jiro codsiga qaabka. Hirgelinta xalka AI / ML sida habka isdhexgalka ("wakiilada") ayaa laga wada hadli doonaa si dheeraad ah.

Jaantuska 12 Isdhexgalka Python, R iyo Julia ee InterSystems IRIS

Nidaamyada Platform (waxay sidoo kale yihiin "habsocod ganacsi", "habsocod falanqeyn", "tubooyin"), iwm. - iyadoo ku xiran macnaha guud), waxaa ugu horreyntii lagu tifaftirayaa tifaftiraha habka ganacsiga garaaf ee goobta lafteeda, iyo qaab labadaba jaantuska xannibaadda iyo habka AI/ML ee u dhiganta (code code) ayaa la abuuray isku mar. Isagoo ka hadlaya xaqiiqda ah in "hab AI / ML la helay", waxaan marka hore ula jeednaa isku-dhafka (isku-darka isku midka ah): waxa ku jira luqadaha jawi qaabaynta xisaabta waxay ku dhow yihiin nuxurka SQL (oo ay ku jiraan kordhinta IntegratedML), gudaha InterSystems ObjectScript, oo leh luqado kale oo la taageeray. Waxaa intaa dheer, habka madalku wuxuu bixiyaa fursado aad u ballaaran oo loogu talagalay "sawir" qaab jajab ah oo qaabaysan (sida lagu arki karo tusaalaha jaantuska hoose), kaas oo kuu ogolaanaya inaad si wax ku ool ah u habayso xitaa waxyaabo aad u adag oo aan "ka dhicin" qaabka garaafka meel kasta (oo galay "aan garaaf ahayn" hababka / fasallada / habraacyada, iwm.). Taasi waa, haddii loo baahdo (oo waxaa laga filayaa mashaariicda intooda badan), gabi ahaanba dhammaan xalalka AI / ML waxaa lagu hirgelin karaa qaab garaaf ah oo is-faallo ah. Fadlan la soco in qaybta dhexe ee jaantuska hoose, oo muujinaya "heerka buul" sare, waxaad arki kartaa in marka lagu daro shaqada dhabta ah ee tababarka qaabka (adoo isticmaalaya Python iyo R), falanqaynta waxa loogu yeero ROC. qalooca qaabka loo tababaray ayaa lagu daraa, kaas oo u oggolaanaya muuqaal ahaan (iyo xisaabinta sidoo kale) qiimeynta tayada tababarka - falanqayntan waxaa lagu fuliyaa luqadda Julia (waxaa lagu fuliyaa, siday u kala horreeyaan, deegaanka Julia).

Jaantuska 13 Jawi muuqaal ah oo lagu abuurayo xalalka AI/ML ee InterSystems IRIS

Sidii hore loo soo sheegay, horumarinta bilowga ah iyo (xaaladaha qaarkood) la qabsiga hababka AI / ML ee horeyba loo hirgeliyey madal waxaa lagu sameyn karaa meel ka baxsan goobta tifaftiraha Jupyter. Jaantuska hoose, waxaan ku aragnaa tusaale ah la qabsiga nidaamka jira (oo la mid ah jaantuska kore) - tani waa sida jajabka mas'uulka ka ah tababarka tusaalaha uu u eg yahay Jupyter. Mawduuca Python wuxuu diyaar u yahay tafatirka, qaladka, wax soo saarka sawirada si toos ah Jupyter. Isbeddellada (haddii loo baahdo) waxaa lagu samayn karaa is-waafajin degdeg ah oo lagu sameeyo habka madal, oo ay ku jirto nooca wax-soo-saarka. Sidoo kale, nuxurka cusub ayaa loo wareejin karaa goobta (hab cusub oo madal ayaa si toos ah loo soo saarayaa).

Jaantuska 14 Isticmaalka Buugga Xusuus-qorka Jupyter si aad wax uga beddesho AI/ML Engine gudaha Nidaamyada IRIS Platform

La qabsiga nidaamka madal waxa lagu samayn karaa oo keliya qaab garaaf ama buug xusuus-qor ah, laakiin sidoo kale qaabka “wadarta” IDE (Integrated Development Environment). IDE-yadani waa IRIS Studio (IRIS studio hooyo), Visual Studio Code (InterSystems IRIS kordhinta VSCode), iyo Eclipse (Atelier plugin). Xaaladaha qaarkood, waxaa suurtogal ah in kooxda horumarinta ay isticmaalaan dhammaan saddexda IDE isku mar. Jaantuska hoose wuxuu muujinayaa tusaalaha hab-socodka isku midka ah ee tafatirka IRIS studio, Code Visual Studio Code iyo gudaha Eclipse. Gabi ahaanba dhammaan waxyaabaha ku jira ayaa diyaar u ah in la tafatiro: Python/R/Julia/SQL, iyo ObjectScript, iyo habka ganacsiga.

Jaantuska 15 Kobcinta Nidaamyada Interneedka ee habka ganacsi ee IRIS ee IDE-yada kala duwan

InterSystems IRIS habka ganacsiga sharaxaada iyo qalabka fulinta ee Luuqada Habka Ganacsiga (BPL) waxay mudan yihiin xus gaar ah. BPL waxay suurtogal ka dhigaysaa in loo isticmaalo "qaybaha isdhexgalka ee diyaarsan" (hawlaha) hababka ganacsiga - taas oo, dhab ahaantii, siinaysa sabab buuxda oo lagu caddeeyo in "isdhexgalka joogtada ah" laga hirgaliyay InterSystems IRIS. Qaybaha hab-socodka ganacsiga ee diyaarsan (hawlaha iyo isku xidhka dhexdooda) ayaa ah dardar-geliyaha ugu awoodda badan ee lagu ururinayo xalka AI/ML. Ma aha oo kaliya shirarka: Thanks to hawlaha iyo xidhiidhada u dhexeeya, in ka badan kala duwanaansho AI / ML horumarinta iyo hababka, "lakabka maamulka madax-bannaan" u muuqataa in ay awoodaan in ay go'aanno sida xaaladda, waqtiga dhabta ah.

Jaantus 16 Qaybaha habraaca ganacsi ee diyaarsan ee is dhexgalka joogtada ah (CI) ee madal InterSystems IRIS

Fikradda nidaamyada wakiilada (waxay sidoo kale yihiin "nidaamyada wakiillada badan") waxay ku leeyihiin boos adag oo ku saabsan robotics-ka, iyo InterSystems IRIS madal si dabiici ah u taageerto iyada oo loo marayo dhismaha "product-product". Marka lagu daro fursadaha aan xadidnayn ee "wax-soo-saarka" geeddi-socod kasta oo leh shaqeynta lagama maarmaanka u ah xallinta guud, ku-simidda nidaamka hababka madal ee hantida "wakaalad" waxay kuu oggolaaneysaa inaad abuurto xalal wax ku ool ah oo loogu talagalay ifafaale aan xasilloonayn oo la mid ah (dabeecadda bulshada / noolaha. , hababka farsamada ee qayb ahaan la arki karo, iwm.).

Jaantuska 16 Hawlgalka xalka AI/ML sida nidaamka wakiilka habka ganacsiga ee InterSystems IRIS

Waxaan sii wadeynaa dib u eegistayada InterSystems IRIS sheeko ku saabsan adeegsiga madal lagu xallinayo dhammaan fasallada dhibaatooyinka waqtiga-dhabta ah (isbarasho faahfaahsan oo faahfaahsan oo lala yeesho qaar ka mid ah dhaqamada ugu wanaagsan ee madal AI / ML ee InterSystems IRIS waxay ku dhacdaa mid ka mid ah kuwii hore. webinars).

Raadinta kulul ee jaantuskii hore, hoos waxaa ku yaal jaantus faahfaahsan oo ku saabsan nidaamka wakiilka. Jaantusku wuxuu muujinayaa qaab isku mid ah, dhammaan afarta geeddi-socod ee wakiillada waa la arki karaa, xiriirka ka dhexeeya iyaga ayaa si qaabaysan loo sawiray: GENERATOR - wuxuu qabtaa abuurista xogta dareemayaasha qalabka, BUFFER - wuxuu maareeyaa safafka xogta, ANALYZER - wuxuu qabtaa barashada mashiinka laftiisa, Kormeerka - wuxuu xakameynayaa tayada barashada mashiinka waxayna quudinaysaa calaamad muujinaysa in moodelku u baahan yahay in dib loo tababaro.

Jaantuska 17 Halabuurka xalka AI/ML sida nidaamka wakiilka habka ganacsiga ee InterSystems IRIS

Jaantuska hoose waxa uu tusayaa sida iskeed u shaqaynaysa ee nooc kale oo roboti ah (aqoonsiga qoraalka dareenka) in muddo ah. Qaybta sare - horumarinta tusaalaha tusaha tayada barashada (tayada ayaa sii kordheysa), qaybta hoose - dhaqdhaqaaqyada tusaalaha tayada codsiga iyo xaqiiqooyinka tababarka soo noqnoqda (baararka cas). Sida aad arki karto, xalku si hufan oo iskiis ah ayuu u bartay, wuxuuna u shaqeeyaa heer tayo leh (qiyamka tilmaame tayada kama hoos dhaco 80%).

Jaantus 18 Is-barasho joogto ah (CT) oo ku saabsan nidaamka InterSystems IRIS

Waxaan sidoo kale horay u soo sheegnay "auto-ML", laakiin jaantuska hoose wuxuu muujinayaa adeegsiga shaqadan si faahfaahsan iyadoo la adeegsanayo tusaale kale. Jaantuska garaafka ee jajabka habka ganacsigu wuxuu muujinayaa waxqabadka bilaabaya jilitaanka ee xirmada H2O, wuxuu muujinayaa natiijooyinka jilitaankan (si cad oo u sarreeya qaabka ka soo baxa moodooyinka "dad-sameeyey", marka loo eego jaantuska isbarbardhigga ee qalooca ROC , iyo sidoo kale aqoonsiga otomaatigga ah ee "doorsoomayaasha ugu saameynta badan" kuwa lagu heli karo xogta asalka ah). Qodobka muhiimka ah ee halkan ku yaal waa kaydinta wakhtiga iyo agabka khabiirka, kaas oo lagu gaaro "auto-ML": waxa habkayaga madalku ku qabto nus daqiiqo (helitaanka iyo tababarka qaabka ugu wanaagsan), khabiirku wuxuu qaadan karaa hal usbuuc ilaa hal usbuuc. bil.

Jaantuska 19 Is dhexgalka Auto-ML ee xalka AI/ML ee ku salaysan InterSystems IRIS platform

Jaantuska hoose "wuxuu hoos u dhigayaa heerka ugu sarreeya" wax yar, laakiin tani waa hab wanaagsan oo lagu dhammeeyo sheekada ku saabsan fasallada dhibaatooyinka waqtiga-dhabta ah ee la xalliyo: waxaan ku xasuusineynaa dhammaan awoodaha InterSystems IRIS, qaababka tababarka ee hoos yimaada xakameynteedu qasab maaha. Madalku waxa ay dibadda ka heli kartaa waxa loogu yeero nooca PMML oo lagu tabobaray qalab aan madal laga maamulin - oo ku dabaq qaabkan wakhtiga dhabta ah laga bilaabo marka la soo dejiyo. Tilmaamaha PMML. Isla mar ahaantaana, waxaa muhiim ah in xisaabta lagu daro in dhammaan agabyada AI / ML aan lagu soo koobi karin qeexitaanka PMML, xitaa haddii inta badan farshaxannada ugu caansan ay oggolaadaan tan. Markaa, InterSystems IRIS madal waxay leedahay "loop furan" oo macnaheedu maaha "addoonsiga madal" isticmaalayaasha.

Jaantuska 20 Is dhexgalka Auto-ML ee xalka AI/ML ee ku salaysan InterSystems IRIS platform

Waxaan taxnay faa'iidooyinka madal dheeri ah ee InterSystems IRIS (si loo caddeeyo, ee laxiriirta xakamaynta habka), kuwaas oo muhiimad weyn u leh otomaatigga sirdoonka macmal iyo barashada mashiinka waqtiga-dhabta ah:

• Aaladaha is dhexgalka horumarsan ee leh ilo xog kasta iyo macaamiisha (PCS/SCADA, qalab, MRO, ERP, iwm.)
• La dhisay DBMS-model badan Waxqabadka sare ee habaynta-falanqaynta macaamilka (Hybrid Transaction/Processing Analytical, HTAP) ee mug kasta oo xogta habraaca
• Aaladaha horumarinta ee sii daynta joogtada ah ee matoorada go'aanka AI/ML ee waqtiga-dhabta ah ee ku salaysan Python, R, Julia
• Nidaamyada ganacsi ee la qabsiga ee is dhexgalka joogtada ah iyo (is-) habab waxbarasho oo ah xalalka AI/ML ee waqtiga-dhabta ah
• Aaladaha Sirdoonka Ganacsiga ee ku duugan ee lagu sawirayo xogta habka iyo natiijooyinka xalka AI/ML
• Maamulka API si loo bixiyo natiijooyinka AI / ML xalka si loo habeeyo nidaamyada xakamaynta / SCADA, macluumaadka iyo nidaamyada falanqaynta, dirista digniinaha, iwm.

Xalalka AI / ML ee ku saleysan InterSystems IRIS madal si fudud ugu habboon kaabayaasha IT ee jira. Nidaamka InterSystems IRIS wuxuu bixiyaa isku halaynta sare ee xalalka AI / ML iyada oo loo marayo taageerada udub dhexaad u ah khaladaadka iyo u dulqaadashada musiibada iyo geynta dabacsanaan ee jawiyada farsamada, server-yada jireed, daruuraha gaarka ah iyo kuwa dadweynaha, weelasha Docker.

Markaa, InterSystems IRIS waa madal xisaabinta AI/ML-waqtiga-dhabta ah ee caalamiga ah. Caalamiga ah ee madal our waxaa lagu xaqiijiyay ficil ahaan maqnaanshaha de facto xannibaado ku saabsan kakanaanta xisaabaadka la fuliyay, awoodda InterSystems IRIS in la isku daro (waqtiga dhabta ah) ka baaraandegidda xaaladaha ka mid ah noocyada kala duwan ee warshadaha, iyo la qabsiga gaarka ah. ee hawl kasta iyo hababka madal in baahida user gaar ah.

Jaantuska 21 InterSystems IRIS - Universal Real-time Real-time AI/ML Platform

Si aad ula falgasho kuwa akhristayaashayada ah ee xiiseeya waxyaabaha halkan lagu soo bandhigay, waxaanu kugula talinaynaa inaadan naftaada ku koobin akhrintiisa oo aad sii wadato wada hadalka “nool”. Waxaan ku faraxsanaan doonaa inaan ku siinno taageero qaabeynta xaaladaha AI / ML-waqtiga-dhabta ah ee laxiriirta waxyaabaha gaarka ah ee shirkaddaada, ku sameyno si wadajir ah prototyping-ka InterSystems IRIS madal, samee oo aan dhaqan galno khariidad lagu soo bandhigayo sirdoonka macmal iyo barashada mashiinka galay habka wax soo saarkaaga iyo maamulka. Ciwaanka iimaylka ee kooxda khabiirka AI/ML waa [emailka waa la ilaaliyay].

Source: www.habr.com