Управление хранением
Машинное обучение в системах хранения Большого адронного коллайдера
![]()
Алгоритмы машинного обучения все шире используются для увеличения производительности гибридных систем хранения данных. Классификации, регрессии и анализ временных рядов помогают выбрать тип хранилища и упорядочить в нем размещение файлов.
.png)
Почему 90% ИИ-проектов «умирают» на этапе пилота и как этого избежать?
Искусственный интеллект за последние два года прошёл путь от экспериментальной технологии до обязательного элемента цифровой повестки.
Самое читаемое
- Склад, шкаф и здравый смысл: почему файловое и объектное хранилище не конкурируют, а дополняют друг друга
- ВТБ: построение промышленной BI-платформы на open source
- red_mad_robot: Daisy — единое окно для быстрого доступа к лучшим LLM
- Дженсен Хуанг: Токены – новая валюта эпохи ИИ
- «Апатит»: поддержка с помощью GPT
- «ЛАБХАБ»: углубленный скрининг данных медицинских лабораторий без дополнительных затрат
- Петербургская Биржа: торговля и клиринг на российских технологиях
- РСХБ: ИИ и аналитика на единой платформе
- Как превратить электронные таблицы в управляемую среду данных предприятия
- Юбилейный форум «Данные+ИИ»: честный разговор о реальной ценности данных и ИИ
- Газпромбанк и Data Sapience: маркетинг на российской платформе
- «АстраЗенека», Axenix, TData: платформа управления данными для фармацевтики
