Snowflake plant, den Zugang zu Ressourcen für maschinelles Lernen (ML) zu demokratisieren, indem Komplexitäten für nicht fachkundige Kunden beseitigt werden.

Auf seiner jährlichen Benutzerkonferenz, dem Snowflake Summit, machte das Datenbankunternehmen eine Reihe von Ankündigungen, die darauf abzielen, die Einführung von maschinellem Lernen zu erleichtern. Dazu gehören eine verbesserte Unterstützung für Python (die Sprache, in der viele ML-Produkte geschrieben sind) und ein neuer App-Marktplatz, der es Partnern ermöglicht, ihre Modelle zu monetarisieren.

„Unser Ziel ist es, es Kunden so einfach wie möglich zu machen, die Vorteile fortschrittlicher ML-Modelle zu nutzen, ohne von Grund auf neu bauen zu müssen, da dies erhebliches Fachwissen erfordert“, sagte Tal Shaked, der ML bei Snowflake leitet.

„Durch Projekte wie Snowflake Marketplace möchten wir Kunden die Möglichkeit geben, diese Art von Modellen auf ihren Daten auszuführen, sowohl in großem Umfang als auch sicher.“

Zugang für alle

Obwohl maschinelles Lernen ein jahrzehntealtes Konzept ist, haben erst in den letzten Jahren Fortschritte bei der Datenverarbeitung, Speicherung, Software und anderen Technologien den Weg für seine weit verbreitete Einführung geebnet.

Und doch ist der größte Teil der Innovation und des Fachwissens überproportional bei einer kleinen Minderheit von Unternehmen wie Google und Meta gebündelt.

Das Ziel von Snowflake ist es, den Zugang zu den Möglichkeiten zu eröffnen, die an der Spitze des maschinellen Lernens durch einen partnerschaftlichen und ökosystemorientierten Ansatz verfügbar sind.

Shaked, der vor seinem Wechsel zu Snowflake an einer Vielzahl von Projekten für maschinelles Lernen bei Google gearbeitet hat, erklärte, dass Kunden Zugriff auf wichtige Ressourcen haben und kleine Optimierungen für ihre spezifischen Anwendungsfälle vornehmen können.

Beispielsweise könnte ein von OpenAI entwickeltes ausgeklügeltes NLP-Modell (Natural Language Processing) als Allzweckgrundlage für einen Fast-Food-Kunden dienen, der ein ML-gestütztes Bestellsystem entwickeln möchte, schlug er vor. In diesem Szenario nimmt der Kunde an keinem der Trainings- und Optimierungsschritte des zugrunde liegenden Modells teil, erhält aber dennoch alle Vorteile der Technologie.

Mehr Snowflake Summit

„Es gibt so viele Innovationen in ML und wir wollen sie in Form von Integrationen in Snowflake einbringen", sagte er gegenüber TechRadar Pro. „Es geht darum, wie wir uns mit diesen Anbietern integrieren können, damit unsere Kunden Anpassungen vornehmen können, ohne einen Haufen Ärzte einzustellen ." .

Diese Meinung wurde heute von Benoit Dageville, Mitbegründer von Snowflake, geteilt, der über die Bedeutung des Austauschs von Fachwissen innerhalb des Ökosystems von Kunden und Partnern sprach.

„ML zu demokratisieren ist ein wichtiger Aspekt dessen, was wir zu tun versuchen. Wir werden zu einer ML-Plattform, aber nicht nur dort, wo Sie sie erstellt haben und für sich selbst verwenden; Die Revolution besteht darin, die Erfahrung zu teilen.

"Es sind nicht mehr nur die Googles und Metas dieser Welt, die diese Technologie verwenden, weil wir es einfach machen, sie zu teilen."

Haftungsausschluss: Unsere Flüge und Unterkünfte für den Snowflake Summit 2022 wurden von Snowflake finanziert, aber die Organisation hatte keine redaktionelle Kontrolle über den Inhalt dieses Artikels.

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