`

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

 

Стартап Pinecone вышел из тени с векторной СУБД для машинного обучения

0 
 
Стартап Pinecone вышел из тени с векторной СУБД для машинного обучения

Фирма Pinecone Systems вышла из скрытого режима работы, вооруженная 10 млн долл. от инвесторов во главе с Wing Venture Capital и бессерверной векторной базой данных, которая обслуживает запросы машинного обучения намного быстрее и точнее, чем традиционные БД, предназначенные для работы с таблицами и документами.

Архитектура векторной базы данных больше подходит для машинного обучения, так как модели ИИ преобразуют документы, видео или поведение пользователей в векторы, которые представляют собой сложные наборы чисел.

База данных Pinecone поддерживает десятки популярных сценариев использования в реальном времени ИИ, включая персонализацию, семантический текстовый поиск, извлечение изображений, слияние данных, дедупликацию, рекомендации и обнаружение аномалий. Она может динамически преобразовывать и индексировать миллиарды многомерных векторов, и, всего за миллисекунды, чрезвычайно точно отвечать на такие запросы, как поиск ближайшего соседа и максимального скалярного произведения. А бессерверность означает, что клиентам не нужно беспокоиться об обслуживании базы данных и об управлении вычислительными ресурсами.

СУБД Pinecone была создана по образу ​​внутренних систем, которые крупные технологические компании, такие как Amazon и Facebook, используют для векторного поиска. Но эти системы предназначены только для для конкретных поддерживаемых продуктов. Pinecone же разработала собственный векторный индекс, характеризующийся точностью и эффективностью для любых приложений.

«Мы также предоставляем уровень контейнерного распределения, который масштабируется для соответствия любой рабочей нагрузке, и систему управления облаком, которая позволяет любому подключиться за считанные минуты и начать развёртывание приложений машинного обучения в рабочей среде», — заявил основатель и исполнительный директор Liberty Эдо Либерти (Edo Liberty), ранее управлявший группой Yahoo Scalable Machine Learning Platforms, а позднее возглавивший команду AWS, которая участвовала в создании сервиса машинного обучения Amazon SageMaker.

Замовлення хмари в декілька кліків. UCloud запустив хмарний чат бот!

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 

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