الأخبار والأحداث - Google Translate و Analytics for Messenger Bots و Amazon Quicksight
نشرت: 2021-11-28الأحداث والأخبار الشائعة لهذا الشهر من البيانات والتحليلات وعالم الحوسبة.
تم إطلاق Amazon Quicksight Business Intelligence للجمهور
أطلقت AWS (Amazon Web Services) هذا الشهر حل تحليل الأعمال القائم على السحابة ، Amazon Quicksight للجمهور بعد تشغيله في وضع المعاينة لأكثر من عام. يتيح للموظفين تحليل البيانات بسرعة وإنشاء تصورات وتقارير. وفقًا لـ AWS ، تتمثل نقطة التمايز في القدرة على إجراء تحليل مخصص ، والذي لا يتوفر عادةً مع حلول BI التقليدية.
تمامًا مثل أي حل سحابي آخر ، فإنه يزيل أيضًا تكلفة صيانة الأجهزة والبرامج إلى جانب التكلفة المرتبطة بتوسيع نطاق قاعدة البيانات. بينما كان لإصدار المعاينة 1500 عميل ، فإن الموقع الرسمي يعرض Hotelbeds و Infor و MLB Advanced Media على أنها بعض العملاء الحاليين.
يتصل بمصادر بيانات AWS مثل RDS و Aurora و Redshift و S3. يمكن أيضًا استيراد البيانات عبر جداول البيانات والملفات الثابتة وقواعد البيانات المحلية مثل SQL Server و MySQL و PostgreSQL. بصرف النظر عن كل هذه الخيارات ، يتضمن تكامل SaaS للجهات الخارجية Salesforce.
يبدأ السعر من 9 دولارات لكل مستخدم شهريًا للإصدار القياسي و 18 دولارًا لإصدار المؤسسة مع التزام سنوي. المحاول المجاني متاح لحساب مستخدم واحد. وفقًا لـ Gartner ، مع هذا النوع من التسعير (منافس لـ Power BI وأقل بكثير من الآخرين) ، يمكن لأمازون أن تضع علامة في سوق منصة التحليلات البالغة 15.2 مليار دولار.
يتحول Google Translate إلى Google Neural Machine Translation (GNMT) ويخلق لغته العالمية الخاصة
أدخلت Google نظام Zero-Shot Translation - وهو نظام ذكاء اصطناعي يمكنه تدريب نفسه على توفير الترجمة بين اللغات التي لم يتم تدريبه عليها من قبل. هذا مدعوم من GNMT ، وهي شبكة عصبية تم تقديمها في سبتمبر.
الشبكات العصبية هي نوع من أنظمة الكمبيوتر التي تعمل مثل الدماغ البشري وتطور القدرة على التعلم من الإجراءات السابقة لحل أنواع جديدة من المشاكل دون أي برمجة محددة من قبل البشر. هذا يعني أن خدمة الترجمة من Google يمكنها الآن ترجمة اليونانية إلى الماندرين دون تلقي أي بيانات تدريب على هذا الزوج المعين من اللغات.
أعلن فريق Google Translate سابقًا أنه قد طور القدرة على قراءة الجملة بأكملها بدلاً من تقسيمها إلى عدة عبارات. ساعدهم نظام GNMT على إضافة المزيد من العناصر الطبيعية المتماسكة والشبيهة بالبشر إلى المترجم. لكن هذا النظام يمكن أن يعمل فقط على اللغات التي تم اختبارها ، ولم تستفيد غالبية اللغات الـ 103 التي تدعمها خدمة الترجمة من Google. ظهرت ترجمة Zero-Shot لحل هذه المشكلة بالذات.
هنا كيف يعمل.
إذا تم تدريب GNMT على الترجمة من الإنجليزية إلى الكورية والكورية إلى الماندرين ، فسيتم استخدام كل هذه اللغات لتشكيل أزواج مختلفة ومشاركة الترجمة مع بعضها البعض. سيؤدي ذلك إلى إنشاء مجموعات من العبارات ذات المعنى المائل المأخوذ من لغات مختلفة. وبالتالي سيكون النظام قادرًا على استخدام قوة النمذجة لترجمة الإنجليزية إلى الماندرين.
أطلق Facebook لوحة تحكم تحليلية لروبوتات المراسلة
في أبريل 2016 ، أطلق Facebook برنامج Messenger pl atform وسمح للشركات ببناء روبوتات فوقه. يوجد الآن أكثر من 34000 روبوت ماسنجر في السوق يتعامل مع مجموعة واسعة من الأنشطة - التسوق والترفيه وخدمة العملاء والمزيد.
أطلق Facebook هذا الشهر أداة تحليلات ستساعد مطوري الروبوتات على مراقبة تفاعل المستهلك ، ويمكن أيضًا مطابقة نفس الشيء مع بيانات ملف تعريف Facebook الخاص بالشخص لاستخلاص رؤى عميقة. ستساعد منصة تحليلات برنامج Messenger bot صانعي البرامج على تصور رحلة العميل الكاملة من خلال دمج البيانات من الويب وتطبيق الجوال والروبوت.
إليك مثال: يمكن استخدام تحليلات برنامج Messenger bot لتتبع الأشخاص الذين ألغوا اشتراكهم في الرسائل وإنشاء شرائح جمهور بناءً على بيانات ملفهم الشخصي على Facebook - مثل العمر والتعليم والمسمى الوظيفي والجنس والموقع ودورة الشراء وما إذا كانوا قد أحبوا المسؤول صفحة الفيسبوك الخاصة بالعمل.
كل هذه يمكن استخدامها لتحليل نوع الرسالة التي تلقاها المستخدم قبل الانسحاب من الرسالة . يقوم Facebook أيضًا بجمع بيانات المستخدم وإخفاء هويتها من أجل تقييد صانعي الروبوتات من عرض إجراء معين يقوم به المستخدم الفردي.
سيكون لدى صانعي الروبوتات خيار تتبع أنواع مختلفة من الرسائل عبر أدوات التحليل وباستخدام تلك البيانات ، سيكونون قادرين على تحديد ما إذا كان نوع معين من الحث على اتخاذ إجراء يعمل بشكل جيد لنوع معين من المستخدمين. سيساعدهم ذلك في بناء شرائح العملاء وتحسين ملاءمة الرسالة التي يجب إرسالها إلى المستخدمين .
إنتل تكشف عن إستراتيجية الذكاء الاصطناعي مع منصة نيرفانا
عندما ضربت موجة الهاتف الذكي العالم ، تم القبض على شركة Intel غير مدركة. لا تستطيع الشركة المعروفة بتشغيل الخوادم وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المكتبية منافسة صانعي SoC مثل Qualcomm و Samsung. الآن يتزايد الطلب على الأجهزة لدعم مشاريع الذكاء الاصطناعي ولا يريدون تفويت الفرصة.
وضعت إنتل إستراتيجيتها التي تركز على الذكاء الاصطناعي بناءً على التكنولوجيا الجديدة التي اكتسبتها من الاستحواذ على أنظمة نيرفانا. ستمتد المحفظة الجديدة عبر المنتجات والخدمات التي تتراوح من الحوسبة الضبابية إلى الاستخدام في مراكز البيانات لتحقيق نمو متسارع في مساحة الذكاء الاصطناعي.
وفقًا للرئيس التنفيذي Brian Krzanich ، سيتم تطبيق ابتكار Nervana المذهل بدقة على الشبكات العصبية لإنتاج أعلى أداء للتعلم العميق وتوليد قوة حوسبة فائقة لتوازي النموذج (تقسيم النموذج بين وحدات معالجة الرسومات واستخدام نفس البيانات لكل نموذج) من خلال توفير اتصال النطاق الترددي العالي .
وقال أيضًا إن تقنيات نيرفانا ستزيد من الأداء بمقدار 100 مرة في السنوات الثلاث المقبلة عندما يتعلق الأمر بتدريب الشبكات العصبية المعقدة ، مما يساعد علماء البيانات على حل أكبر تحديات الذكاء الاصطناعي بسرعة. لاستكمال تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي وإتاحة التدريب والأدوات لمطوري البرامج ، أعلنت إنتل أيضًا عن إطلاق أكاديمية إنتل نيرفانا للذكاء الاصطناعي.