Подаци и аналитика
Теорија која подржава напредак у машинском учењу постоји деценијама, ако не и вековима. Још 1960-их, термин 'машинско учење' је скован као маркетиншко лукавство за привлачење клијената и запослених. Али примена ове области, која представља препакивање препознавања образаца кроз лупу статистике и математике која се даље примењује кроз компјутерске науке, узела је маха када су се два горе наведена магична фактора материјализовала истовремено.
Чак и након што су случајеви употребе брзо почели да се напајају машинским учењем, било је уобичајено да се модели развијају, али не и примењују. Извештај ''VentureBeat''-а је ово потврдио; скоро 90% развијених модела машинског учења никада не дође у производњу. Сходно томе, у последњих 3-5 година, фокус се померио на инжењерски аспект машинског учења, односно на примену и одржавање кроз концепте технологије као што је ''DevOps CI / CD'', што је довело до праксе портмантоа која се зове ''MLOps''.
Да не буде забуне, убрзо је уследила освета машина; ''IoT'' уређаји и интелигентни сензори постали су обавезни у више индустрија како би помогли у проналажењу још веће вредности, што је довело до преласка са хуманистичког света на све више техно-људски свет.
Наша линија услуга података и аналитике је категоризована у три поткатегорије које покривају читав спектар ''datascape''-а, у зависности од ваше компаније и њене зрелости.
Да ли сте спремни да изградите посао својих снова? Нека вам наша техничка стручност и извођење покажу најбољи пут напред.
