O que é o Unified AI Framework?
Descubra como plataformas unificadas reúnem preparação de dados, treinamento de modelos e implantação em produção em diversas estruturas de IA.
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- Entenda o que é IA Unificada e como ela evoluiu a partir da combinação de frameworks de aprendizado profundo focados em pesquisa e em implementação.
- Saiba como a análise unificada vai além da integração de frameworks, abrangendo todo o ciclo de vida da IA, da preparação de dados à produção.
- Explore como o Databricks oferece suporte a múltiplos frameworks de IA, incluindo Spark MLlib, TensorFlow, PyTorch e Caffe2, em uma única plataforma.
A inteligência artificial unificada (UAI) foi anunciada pelo Facebook durante a F8 este ano. Ela reúne duas estruturas de aprendizagem profunda específicas que o Facebook criou e terceirizou: a PyTorch se concentrou em pesquisas que assumem o acesso a recursos de compute em grande escala, enquanto o foco da Caffe foi a implantação de modelos em dispositivos Android e Raspberry Pi. Ao contrário do escopo restrito da IA unificada do Facebook, a unified analytics é uma categoria de soluções que analisa todo o ciclo de vida da I, desde a preparação de datasets, engenharia de recursos, desenvolvimento de modelos e treinamento até a implantação de modelos em produção. Ela realmente unificou os dados com IA durante todo o ciclo de vida, do desenvolvimento à produção. A plataforma de análise unificada da Databricks, com tecnologia Apache Spark, permite que as organizações acelerem a inovação, reunindo dados e tecnologias de IA, melhorando a colaboração entre engenheiros de dados e data scientists e simplificando a preparação de dados, o treinamento de modelos e a implantação em produção. A plataforma Databricks permite que data scientists escolham entre um amplo conjunto de estruturas de IA: Spark MLlib, TensorFlow, Pytorch, Caffee2, entre outras.
Principais conclusões sobre sistemas multiagentes, casos de uso de IA, avaliações e muito mais
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