Yapay Zekaya Artan İlginin Avantajlarından Faydalanın

Müşterileri dönüşümsel iş yükleri için ideal olarak uyarlanmış, gelişmiş sunucu teknolojisiyle tanıştırın

Dell Eylül 2016’da EMC’yi satın aldığında, sadece sektörün önde gelen kurumsal depolama çözümü satıcısını satın almış olmadı. Dell bir anda EMC’nin zengin Makine Öğrenimi birikimine ulaşabilir hale geldi. Bu kapasite sayesinde, artık Dell EMC olarak hızla büyüyen Yapay Zeka pazarında liderliği alarak uçtan çekirdeğe ve buluta kadar uzanan teknolojiler ve hizmetler sunuyoruz.

Birleşen şirketin sunduğu kendi içlerinde bulunan ürün optimizasyonu ve danışmanlık uzmanlığı sayesinde Dell EMC iş ortakları, işlerin büyümesi için müşterilerin Yapay Zekanın (AI) potansiyeline olan artan ilgisinden yararlanacak şekilde konumlandırılıyor.

Sektör analisti Moor Insights & Strategy dünya çapında AI teknolojilerine olan talebin arttığını, farklı ölçeklerdeki kuruluşların üretkenlik, gelir ve ürün geliştirmeleri açısından olası uygulama faydalarını tanımladığını bildiriyor. Aslında IDC, toplam AI harcamalarının 2020’lerin başlarına kadar on milyarlarca dolara ulaşacağını tahmin etmekte.

AI girişimlerine yönelik ilgiden yararlanın

AI daha önce geniş veri havuzlarında gizlenmiş olan yeni içgörüler aracılığıyla, kuruluşların etkileşime girme ve birçok ürün ve hizmete zeka ekleme yöntemlerini değiştirme gücüne sahip, dönüştürücü bir teknoloji. İlerici şirketler gelişmeyi ve Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme teknolojilerinin altında yatan kapasiteyi keşfetmeyi sürdürdükçe, AI uygulamalarının kapsamı da genişlemeye devam edecek.

AI, bilgisayarlarda akıllı davranışın simülasyonu ve bir makinenin insan zekasını taklit etme becerisi ile ilgilenen, bilgisayar bilimi dalı. Bu, bir görüntüdeki nesneyi tanımak kadar ‘basit’ olan, bir şeyi tanımlamaktan sorun çözme sürecinde mantık ve etik değerleri kullanmaya kadar her şeyi kapsayabilir ve alandaki mevcut kapasitenin çok ötesinde tanımlanabilir.

Makine Öğrenimi kaynak tahsisi, tahmine dayalı analiz, tahmine dayalı bakım, metin sınıflandırması, biyoenformatik, eğilim keşfi, öngörü, yüz algılama ve fiyatlandırma gibi kullanım senaryoları için istatistiksel analiz modellemesini kullanır. Bu “klasik” istatistiksel yaklaşımlar, genellikle sayısal verilerdeki eğilimleri ve kategorileri ortaya çıkarmaya çok uygundur ve büyük eğitim veri kümeleri veya donanım hızlandırıcıları gerektirmez.

Bununla birlikte Derin Öğrenme’yi ise tamamen algılama ve tanıma amaçlarına yönelik olarak karmaşık, yapılandırılmamış verilerin keşfedilmesi ve modellenmesi olarak tanımlayabiliriz. Artık bilgisayar vizyonu, konuşma tanıma, doğal dil işlemleri, sosyal ağ işlemleri, sürücüsüz sürüş, görüntü işleme ve sınıflandırma ve finansal piyasa modellemesi için yaygın olarak kullanılmaktadır.

İçgörüleri ve iyileştirmeleri yönlendirmede Akıllı bir yaklaşım

Konu ile ilgili raporunda, Moor AI potansiyeline olan ilgiyi, temelde iki motivasyon kaynağının yönlendirdiğini ifade ediyor:

  1. Raporda ‘Akıllı İşlemler’ olarak anılan, işletimsel verimliliği iyileştirmek ve
  2. Raporda ‘Akıllı Ürünler ve Hizmetler’ olarak anılan, insan – makine etkileşimini geliştirmek için veri güdümlü içgörüleri ve ses ve görüntüler gibi yapılandırılmamış veri türlerinin kullanımı aracılığıyla ürünleri ve hizmetleri geliştirmek.

Akıllı İşlemler e-ticaret ürün önerisi motorlarından siber güvenlik, müşteri satış ve destek sohbet robotları, finansal işlemler, sahtekarlık tespiti, geliştirilmiş kamu güvenliği hizmetleri ve tedarik zinciri optimizasyonuna kadar her şeyi kapsar.

Akıllı Ürünler ve Hizmetler tıbbi teşhis ve tedavi, ilaç keşfi, hastane klinik bakım yönetimi, sürücüsüz araçlar, insansız hava araçları, tüketici elektroniği ve tehdit istihbaratı ve önleme alanlarında bulunabilir.

Yapay Zeka’nın, önümüzdeki on yıl içerisinde neredeyse tüm ürün ve iş süreçlerinde etkisi olacağı tahmin ediliyor. Bu, müşterilerinizin şu anda verimlilik ve/veya sonuçları geliştirmek için AI girdilerinden faydalanabilecekleri bir şeyler yapıyor olma ihtimalinin yüksek olduğu anlamına gelir.

AI, optimize edilmiş sunucu teknolojisine sahip, modernize edilmiş bilgi işlem gücü gerektirir

Tüm iş ölçekleri ve sektörlerde, bir şirketin bilgi işlem altyapısının modernleştirilmesi, AI girişimlerinin hayata geçirilmesine yönelik ilk temel adım olarak kabul ediliyor. Çünkü AI özelleştirilmiş ve optimize edilmiş bilgi işlem gücü gerektiriyor.

AI girişimlerini hayata geçirmek isteyen işletmeler, Makine Öğreniminin, özellikle de Derin Öğrenmenin gerektirdiği gelişmiş düzeyde bilgi işlem gücüne olduğu kadar yüksek bant genişliği, düşük gecikmeli ağ ve depolama özelliklerine de yatırım yapmaları gerektiğini fark etmekte.

Modernizasyon biraz yatırım gerektirse de yakın zamanda yapılan bir Forrester Consulting araştırmasında, bir altyapı güncellemesinin yalnızca yatırımın finansal getirisi anlamında değil, aynı zamanda iyileştirilmiş müşteri deneyimi ve BT operasyonel verimliliği gibi ek iş değerlerinde de yapılan yatırımın karşılığını vereceği rapor ediliyor.

AI maliyetlerinin yüksek olduğu inkar edilemez ama yatırımın getirilerinin yüksek olduğu da bir gerçek. Ön maliyetlere ilişkin tereddütlere rağmen, Forrester çalışmasında yer alan şirketlerin% 51’i, AI yatırımlarından 2 kat ile 5 kat arasında bir geri dönüş ve ek iş değeri beklediklerini rapor ediyor.

 Eskimiş altyapının neden olduğu verimsizlikler

Forrester araştırması, veri merkezindeki AI açısından en büyük zorluğun, BT organizasyonunun işleri hızlı bir şekilde desteklemesini zorlaştıran eski altyapı olduğunu ortaya koyuyor. Şirketler verimsizlik nedenlerinin, sunucu ve iş yükü otomasyonunun olmayışı kadar, verimsiz güvenlik yazılımları ve yükseltilemeyen eski yazılımlar olduğunu da ifade etmekte.

Gelecek nesil Intel® Xeon® Ölçeklendirilebilir işlemcilerle güçlendirilen en son Dell EMC PowerEdge sunucuları ölçeklendirilebilir iş mimarisi, akıllı otomasyon ve her adımda dahil edilen entegre güvenlikle modern veri merkezinin tabanını oluşturuyor.

Bir Dell EMC iş ortağı olarak, yepyeni Dell EMC PowerEdge R940xa (AI ve makine öğrenimi iş yüklerini çalıştıracak şekilde optimize edilmiştir) ve Dell EMC PowerEdge R840 (hızlandırılmış veritabanı içi analizler için ideal) gibi, müşterilerinizin herhangi bir şeyden ödün vermeden, performansı en üst düzeye çıkarmalarına ve şirket genelinde verimliliği optimize etmelerine yardımcı olacak sunucuları tanıtacak ideal pozisyondasınız.

Bununla birlikte, kısa bir süre önce, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için önceden yapılandırılmış ‘Hazır Paketler’ de geliştirdik. Bunlar AI uygulayıcıların, uygulamalarının her aşamasında hayatlarını kolaylaştırmak amacıyla yapılandırma sürecini basitleştirmek, dağıtılmış çoklu düğümlü Makine Öğrenimi / Derin Öğrenme kümelerinin dağıtımını hızlandırmak ve maliyetlerini düşürmek için tasarlanmıştır.

About the Author: Dell Technologies