Snowflake ha in programma di aiutare a democratizzare l'accesso alle risorse di machine learning (ML) rimuovendo le complessità per i clienti non esperti.
Alla sua conferenza annuale degli utenti, Snowflake Summit, la società di database ha fatto una serie di annunci volti a facilitare l'adozione dell'apprendimento automatico. Questi includono un supporto migliorato per Python (il linguaggio in cui sono scritti molti prodotti ML) e un nuovo marketplace di app che consente ai partner di monetizzare i propri modelli.
"Il nostro obiettivo è rendere il più semplice possibile per i clienti sfruttare i modelli ML avanzati senza dover creare da zero, poiché ciò richiede molta esperienza", ha affermato Tal Shaked, che guida il ML presso Snowflake.
"Attraverso progetti come Snowflake Marketplace, vogliamo offrire ai clienti un modo per eseguire questo tipo di modelli sui propri dati, sia su larga scala che in modo sicuro".
accesso per tutti
Sebbene l'apprendimento automatico sia un concetto vecchio di decenni, solo negli ultimi anni i progressi nell'informatica, nell'archiviazione, nel software e in altre tecnologie hanno aperto la strada alla sua adozione diffusa.
Eppure, la maggior parte dell'innovazione e delle competenze è sproporzionatamente raggruppata tra una piccola minoranza di aziende, come Google e Meta.
L'ambizione di Snowflake è quella di aprire l'accesso alle opportunità disponibili all'avanguardia nell'apprendimento automatico attraverso un partenariato e un approccio basato sull'ecosistema.
Shaked, che ha lavorato a una serie di progetti di machine learning presso Google prima di entrare a far parte di Snowflake, ha spiegato che i clienti avranno accesso a risorse critiche, oltre a essere in grado di apportare piccole ottimizzazioni per i loro casi d'uso specifici.
Ad esempio, un sofisticato modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sviluppato da OpenAI potrebbe fungere da base generica per un cliente di fast food che cerca di sviluppare un sistema di ordinazione basato su ML, ha suggerito. In questo scenario, il cliente non partecipa a nessuna delle fasi di formazione e ottimizzazione del modello sottostante, ma ottiene comunque tutti i vantaggi della tecnologia.
Altro Summit dei fiocchi di neve
"Ci sono così tante innovazioni in ML e vogliamo portarle a Snowflake sotto forma di integrazioni", ha detto a TechRadar Pro. "Si tratta di come possiamo integrarci con questi fornitori in modo che i nostri clienti possano apportare modifiche senza dover assumere un gruppo dei medici." .
Questo sentimento è stato ripreso oggi da Benoit Dageville, co-fondatore di Snowflake, che ha parlato dell'importanza della condivisione delle competenze all'interno dell'ecosistema di clienti e partner.
“La democratizzazione del ML è un aspetto importante di ciò che stiamo cercando di fare. Stiamo diventando una piattaforma ML, ma non solo dove l'hai creata e la stai usando per te stesso; la rivoluzione sta nel condividere l'esperienza.
"Non sono più solo i Google e i Meta di questo mondo che usano più questa tecnologia, perché rendiamo facile la condivisione".
Descrgo de responsabilidad: I nostri voli e alloggi per Snowflake Summit 2022 sono stati finanziati da Snowflake, ma l'organizzazione non ha avuto alcun controllo editoriale sul contenuto di questo articolo.