快速洞察的时间
人工智能正在改变世界各地的商业。但数据本身不会进行分析,传统系统通常无法支持现代分析所需要的大量人工智能数据管道。Pure提供了一个大规模并行平台,能够为数十亿对象和文件提供超快、全闪存性能。
FlashStack™将Compute,Network和Storage组合,为业务关键的应用程序,DevOps和Analytics提供现代基础架构平台。IDC计算组织可以在五年内实现431%的投资回报率。
Pure的TAP程序使领先的供应商能够构建预测试的联合解决方案,涵盖人工智能、分析、云、现代数据保护等等。
AI工作负载处理来自结构化和非结构化源的大量数据。转向高性能,架构优化的解决方案,可以在现有数据中心内和谐地存在。
在一个数据丰富的世界里,共享的数据比存储的数据更有价值。Pure加速了现代分析和人工智能工作负载,提供了一个单一的、横向扩展的存储平台,可以节省时间来洞察数据驱动的业务。
人工智能正在改变世界各地的商业。但数据本身不会进行分析,传统系统通常无法支持现代分析所需要的大量人工智能数据管道。Pure提供了一个大规模并行平台,能够为数十亿对象和文件提供超快、全闪存性能。
数据被困在20世纪的基础设施和庞大的筒仓。它也是AI的生命线。从数据捕获到神经网络训练,纯粹是从地面构建的,以提供一个横向缩小的存储平台,该平台整合AI工作负载。
人工智能可以通过多种方式为你的数据分析管道提供动力——从处理非结构化数据(如流视频提要)到为高级预测分析工具提供动力。人工智能算法可以提升你的分析能力,让你保持竞争力。
AI和大数据有一个共生关系,两者都在一起在一起。培训数据集的更大和更高的质量,令人更聪明的AI将成为。在Flipside上,大数据分析管道可以利用AI在多个淤泥环境中有效地处理大量的非结构化数据。
AI,机器学习(ML)和深度学习(DL)之间的差异位于特异性范围:
AI广泛涉及可以自己学习的计算机系统。
ML是AI的一个子集,其处理可以从训练数据中自学的算法。
DL是ML的子集,其处理神经网络 - 特别是那些在网络的输入和输出层之间具有多于一个“隐藏”层的那些。