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到2032年，人工智能平台市场将达到2541.4亿美元

根据FutureMarketInsights的数据，全球人工智能平台市场预计将在2022年价值100亿美元，到2022-2032年预测期结束时，将以38.2%的CAGR增长，价值2541.4亿美元。2021年该市场价值96亿美元，预计2021年至2022年间将同比增长4.2%。根据FMI的说法，因为决策是服务提供商和市场上各种制造商的临界点，所以人工智能平台市场已经增长。人工智能平台市场蓬勃发展，因为玩家现在专注于创建人工智能平台，并针对解决特定企业问题的利基解决方案，这导致了它的增长。人工智能

数据库 . cloudera 1154 2023-04-17 14:37:03
2022 年下半年数据和人工智能技术预测

根据我们在 2022 年到目前为止的情况，Datanami 有信心在今年余下的时间里做出这五个预测。数据可观察性继续运行今年上半年对于数据可观察性来说意义重大，这让客户可以更好地了解数据流的情况并制定相关指标。随着数据对于决策制定变得越来越重要，该数据的健康和可用性也变得越来越重要。我们看到许多数据可观察性初创公司获得了数亿美元的风险投资，其中包括Cribl（价值 1.5 亿美元的 D 轮融资）；蒙特卡洛（D 系列价值 1.35 亿美元）；Coralogix（D 系列价值 1.42 亿美元）；和

数据库 . cloudera 1452 2023-04-12 21:34:06
加速AI开发，企业如何利用MLOps提升生产效率？

企业第一次部署人工智能和构建机器学习项目的时候，往往把重点放在理论上。那么有没有一种模型，可以提供必要的结果？如果有，我们又该如何构建和训练这种模型呢？根据IDC的数据显示，部署人工智能或者机器学习解决方案平均需要长达9个多月的时间。主要是因为数据科学家用来打造这些概念证明的工具，通常不能很好地转化为生产系统。IDC分析师SriramSubramanian说：“我们将研发的过程所需的时间称为‘模型速度’，即从开始到结束需要多长时间。”企业可以利用MLOps解决上述问题。MLOps（Machine

数据库 . cloudera 1210 2023-04-12 12:31:07
企业正在充分利用机器学习运营来获取商业利益

当企业最初开始部署 AI 和启动机器学习项目时，其重点往往是理论层面。是否存在某一可以提供必要结果的模型?如何构建该模型?如何训练这一模型?但数据科学家用来开发这些概念验证的工具通常不能很好地转化为生产系统。因此，根据IDC公司的数据，部署一个 AI 或机器学习解决方案平均需要 9 个多月的时间。IDC司分析师史利南·苏布兰马尼安 (Sriram Subramanian) 说：“我们称之为‘模型速度’，即一个模型从开始到结束所需的时间。”这就是 MLOps 可发挥作用之处。MLOps(机器学习

数据库 . cloudera 960 2023-04-10 08:51:05
数据库类型可分为哪三种？

数据库类型可分为层次型、网状型和关系型。层次型数据库是把数据根据层次构造（树结构）的方法呈现；网状型数据库是采用网状原理和方法，以网状数据模型为基础建立的数据库；关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库。

数据库 . cloudera 64221 2023-02-13 16:01:42
大数据学习路线是什么

大数据学习路线：java(Java se,javaweb)；Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)；Hadoop；机器学习(R,mahout)；Storm；Spark；Python；云计算平台。

数据库 . cloudera 7614 2019-07-25 17:34:30
大数据分析到底需要多少种工具

大数据分析需要的工具很多，比如：Hadoop、Ambari、Disco、Avro、HPCC、Lumify、Pandas、Storm、Blazegraph、 MongoDB等等工具。

数据库 . cloudera 4477 2019-07-25 17:25:41
大数据学习路线

java(Java se,[mysql])，Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)，Hadoop，机器学习(R,mahout)，Storm(Storm,kafka,redis)，Spark，Python

数据库 . cloudera 2583 2019-06-05 10:59:37