инференс

Основые причины перехода — безопасность, соответствие нормативным требованиям и предсказуемость затрат.

Машинное обучение и прогресс в аппаратных технологиях позволил предприятиям намного быстрее обрабатывать свои данные для проведения мощных маркетинговых кампаний, развертывания эффективных логистических операций и расширения лояльной клиентской базы. Однако до 85% проектов ИИ терпят неудачу, несмотря на рост инвестиций в инфраструктуру поддержки решений машинного обучения. Причина — «грязные» данные.

Для выполнение инференса нейронных сетей в задачах объектной видеоаналитики непосредственно в точке сбора данных используются системы, построенные на основе концепции Edge AI.