指南：本文的首席执行官注释将介绍有关人工智能培训所需数据的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
人工智能行业技术的整合：算法，计算能力和信息大数据已成为人工智能开发的最基本和基本的三个要素。
收集的数据的收集是驱动人工智能以获得更好的识别率和准确性的核心因素。
实施产品应用程序，算法可以表现为：视频结构化（视频数据的识别，分类，提取和分析），生物特征（面部，虹膜，指纹，面部识别等），对象特征识别（不同的对象不同对象（不同的对象）（不同的对象）对象，不同的对象）识别，代表性对象识别不同对象，例如：车牌识别系统）。
在互联网时代，大数据迎来了爆炸性的增长，世界上数据的总数迅速增长。同时，现有的数据累积计算能力不能高速匹配。
传统体系结构基本硬件的计算能力无法满足大量数据的大规模增长，并且无法满足与人工智能相关的高性能计算的需求。多-PU硬件组合+功能强大的多功能并行处理能力键平台。
尽管数据的快速增长和积累，但信息数据的收集，组织和集成已成为人工智能深度学习和算法升级和服务应用的根源。大数据和集成计算已成为人工智能发展的关键。
扩展信息：
需要从大量数据中学到人工智能。丰富的数据集是一个非常重要的因素。丰富的数据的积累并创建了更丰富的数据培训集，以进行深度学习。这是人工智能算法和深度学习培训的必要条件。缺乏良好的基础。
像击败人类的Alphago一样，其学习过程的核心数据是来自Internet的3000万个国际象棋记录，并且在开发了十多年之后，这些数据的积累已得到了。深度学习算法需要深度数据信息资源和特殊数据积累，以实现AI服务应用程序中的突破性进度。
留下基本数据后，机器的智慧仿生是不可能的。在公司在广东建立公司之前，该行业强大而深度大数据的大数据的基本数据信息已经是竞争力的。
参考材料：百度百科全书
首先是数据。因为人工智能的基础是训练，就像人类要获得某些技能一样，必须经过持续训练才能获得，并且可以很聪明。AI也是如此。只有在经过大量培训之后，神经网络才能总结法律并将其应用于新样本。如果有一种现实中培训集中的情况，该网络基本上将处于猜测状态，正确的速度和正确的比率可以想象。例如，需要勺子，但是训练集中的勺子必须与碗一起出现。该网络可能会学习碗的特征。如果新图片只是一个碗，没有勺子，它仍然可能被归类为勺子。好的型号，看起来更聪明。
第二个是计算能力。随着数据，需要持续培训培训。在AI中有一个名为Epoch的术语，这意味着有多少轮训练集以及多少轮培训。从开始学习网络不好结束从头到尾训练网络，就像与孩子们说一个理由一样。当然，除了培训外，AI实际上还需要在硬件上运行，并且还需要推理。这些需要支持计算能力。
第三是算法。，以及各种自动化方法，使算法的阈值越来越低。此外，对于启动公司而言，它实际上是一个更容易的切入点。许多人会认为这只是一个标签，因此它不愿意这样做。计算能力需要芯片支持。主要位置是剩下的唯一算法。
为什么人工智能类从收集中收集数据？这与大数据的开发有关，
随着大数据行业的进一步扩展和人工智能的快速发展，许多新兴行业已经产生，并且数据标记是其中之一。人工智能模型培训所需的大量数据可供使用，并且大数据收集和捕获后不会直接使用。内部有太多无效的信息。在正常情况下，它将首先用机器清洁，但是为了防止有效的信息被洗净，机器的清洁不干净，机器被机器清洁，并且手册首先标记机器以判断机器。给机器一个机器。标准和参考，这是数据标记的来源。
人工智能分析需要样品量的10倍。研究的样本量基于成本的10倍。在确定逻辑回归和COX回归样本样本时，我们通常基于基于经验的方法，即10倍EPV。负面事件的数据，应满足10EPV方法。此方法基于两项仿真研究。
毫无疑问，人工智能（AI）现在正在渗透到各种技术的各个方面。从早期发现癌症到了解各个国家的人类语言，并以实际时间高分辨率视频区分面孔。
许多消费者应用程序为主流需求，社会认可和人工智能提供了动力和资金。现在，人工智能思维系统正在迅速进入企业IT领域。
许多组织已经将人工智能的主流视为许多任务，包括网络安全，IT操作，监视，数据分析，业务流程自动化和基础架构配置。IT工作负载之间的差距增加。
但是，对于数据中心，这里只有两个选择：人工智能的数据中心和数据中心的人工智能。
用于数据中心的人工智能
如今，通过筛选大量复杂的远程测试数据，发现异常，相关事件并确定基本原因，可以使用智能产品来增强IT操作和分析。
最大的影响可能是人工智能和数据中心信息管理（DCIM）系统的组合，以支持数据中心的智能操作。2014年，使用DeepMind来控制其数据中心的风扇，通风和冷却设备，Google功率成本降低了40％。
但是现在它才刚刚开始。通过重新定位加热负荷，这些智能产品可以实现最佳的温度控制。其他DCIM供应商还正在研究人工智能算法，并基于不断变化的硬件耐受性，功率，电力，更改IDC环境温度/成本趋势和瞬态工作量。
除了监视冷却设备外，人工智能还可以管理配电系统，这同样值得注意，可以节省IDC电源成本的潜力。如果人工智能在世界各地的所有数据中心扩展，则其影响可能很大。
期待未来，新兴的智能DCIM系统可以集成IDC IoT传感器数据（例如热，气流，功耗，水和烟雾探测等）AI平台集成。不仅可以检测异常的IDC行为，还可以检测到异常确定根本原因和原因。这样，智能DCIM系统不仅可以解释失败的时间，地点和原因，而且还可以解释错误提醒的运营商，在某些情况下，它也会自动禁止。
人工智能数据中心
由于人工智能几乎改变了每个数据中心的应用，因此它也正在重塑软件开发生命周期（SDLC）。传统应用程序已通过程序化更改演变为其基础代码库，然后通过严格的测试进行验证，并在生产中部署在生产中在控制，管理和重复的方式中处理过程。
但是，基于AI的应用程序并不依赖代码更改或单向部署。这是许多人在开发环境中开发更智能的模型并将其部署到生产中。
无论它是嵌入传统的第三方应用程序中，还是内部开发的人工智能算法，它都是尽可能多地培训大量数据的最佳时机。因此，在许多情况下，实际 - 时间生产数据是最适合培训。
人工智能培训需要大量计算和大量数据。在满足计算能力的巨大需求的情况下，越多的数据越好，人工智能培训越来越多地发生在以CPU为中心的非CPU服务器上。这些服务器基于GPU，FPGA，自定义ASIC或专用深度学习单元，这些单元可以提供幅度级级别。
但是，这些计算系统消耗大量功耗，功率密度高达30-50kW/机架，下一代计算系统的功率密度将达到惊人的100kW/rack.jason Carolan，超过40个数据中心说：“如果没有液体冷的解决方案，那么大多数现有的IDC就无法在没有液体冷的溶液（例如液体冷）的情况下支持这一点。”
对于运营，自动化，监控，合规，安全，开发和聚会，即将到来的人工智能产品和服务将成为分水岭，这些将促进IDC.通过采用AI基于AI的应用程序的基本变化，这些IDC运营商与IDC运营商一起，遥远的视野可以应对即将到来的市场变化。
人工智能需要学习的基本内容-1。认知和神经科学：包括认知心理学，神经科学基础，人类记忆与学习，语言与思维以及计算神经工程的特定课程。2。人工智能伦理：特别是包括人工智能，社会和人文，人工智能哲学与伦理学的基础。3。科学与工程：需要合作相关学科，例如脑科学，神经科学，认知心理学和信息科学。4。高级机器人技术：包括高级机器人控制，认知机器人，机器人计划和学习，仿生机器人和其他课程在内的特定课程。5。人工智能平台和工具：特别包括团体智能和自主系统，无人技术和系统实施，游戏设计和开发，计算机图形，虚拟现实和增强现实。6。核心人工智能：人工智能的特定现代方法，问题表达和解决方案，人工智能的现代方法，机器学习，自然语言处理，计算机视觉和其他课程。
人工智能，英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究并开发了智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
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