`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Сервис AI Platform Prediction с расширенным функционалом становится общедоступным

0 
 

Сервис AI Platform Prediction с расширенным функционалом становится общедоступным

Настройка среды машинного обучения производственного уровня вручную может оказаться технически сложной задачей даже для крупных предприятий. Google обещает устранить большую часть связанных с нею хлопот с помощью AI Platform Prediction.

Этот сервис, анонсированный 25 сентября позволяет клиентам создавать среду машинного обучения на базе Google GKE — управляемой службы Kubernetes. Ставший общедоступным AI Platform Prediction, по этому случаю также получил несколько новых функций.

Безопасность моделей машинного обучения улучшит добавившаяся возможность изолировать их от остальной облачной среды компании с помощью так называемого периметра. Администраторы могут настроить периметр так, чтобы модель могла взаимодействовать только с теми ресурсами и рабочими нагрузками, в которых она действительно нуждается. Этот вид изоляции удобен в случае взлома: он мешает хакерам проникать в корпоративную сеть, переходя от одного приложения к другому.

Ещё одной новой функцией AI Platform Prediction стала Resource Metrics. В инструментах мониторинга, Google Cloud Console и Stackdriver, администраторы теперь могут наблюдать использование облачной инфраструктуры моделей, чтобы определить возможности снижения затрат на оборудование или оптимизации производительности.

Расширить диапазон проектов, запускаемых в AI Platform Prediction, позволит улучшенная поддержка моделей, созданных с помощью фреймворков XGBoost и scikit. XGBoost используется для построения моделей на основе альтернативного глубокому обучению метода градиентного повышения — он полезен для анализа числовых данных, таких как электронные таблицы. Scikit — это относительно простой инструмент для создания ИИ, в котором приоритет отдается удобству работы с ним.

Наряду с усовершенствованиями машинного обучения, Google в прошлую пятницу представила набор функций мониторинга общего назначения — для отслеживания состояния облачных экземпляров. Администраторы могут установить предлагаемые программные агенты на свои экземпляры для контроля таких показателей, как использование памяти. Они получат доступ к улучшенному мониторинговому агенту для ВМ на базе Windows, а также к экономящему время инструменту, который позволяет с помощью всего одной команды создать политику, управляющую существующими и новыми ВМ, обеспечивая правильную установку и опциональное автоматическое обновление всех агентов.

Все про современные облачные технологии!
Не пропустите очередную сессию докладов на онлайн-конференции Google Cloud Next '20 OnAir, которая проходит до 30 октября!

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Slack подает жалобу на Microsoft и требует антимонопольного расследования от ЕС

 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT