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Un numero crescente di organizzazioni vogliono approfittare di intelligenza artificiale, machine learning, ma trovare gli strumenti giusti e il personale per farlo può essere difficile. Tra le altre sfide, c’è una carenza di dati scienziati che si può effettivamente costruire la macchina di modelli di apprendimento.
“C’è un’enorme carenza di talenti per l’AI”, Rajen Sheth, direttore del product management per il Cloud AI di Google, ha detto a ZDNet. “E’ una nuova area, e non ci sono un sacco di persone che non sanno come usarlo, adesso.”
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Per affrontare questa sfida, Google Cloud sta lanciando una serie di nuovi prodotti volti a massimizzare l’impatto di un data scientist. Il primo prodotto, Kubeflow Gasdotti, rende più facile per i dati di scienziati per coordinare con gli altri membri di un team necessaria per portare una macchina di apprendimento del modello in produzione. Il secondo prodotto, AI Hub, serve come un mercato dove chiunque da un’organizzazione può accedere machine learning componenti, quali insiemi di dati o modelli.
“La stragrande maggioranza dei modelli di dati di scienziati crea mai la produzione,” Sheth, ha detto. “Si sta prendendo davvero bene prezioso di un data scientist e sprecarlo.”