2 ปัญหาเกี่ยวกับปัญหา TensorFlow Plan ของ Google

ปัญหา 2 ข้อด้วยแผน TensorFlow ของ Google Open Source Investopedia

Alphabet อิงค์ (GOOG GOOGAlphabet Inc1, 025 90-0 64% ที่สร้างขึ้นด้วย Highstock 4. 2. 6 >) TensorFlow เปิดแหล่งใหม่ของระบบการเรียนรู้เครื่องเช้านี้ ในคำพูดธรรมดานั่นหมายความว่านักพัฒนานักวิจัยและนักศึกษามหาวิทยาลัยสามารถใช้ข้อมูลจากคลาวด์ของ บริษัท เพื่อทำการวิจัยหรือพัฒนาแอ็พพลิเคชันที่กำหนดเองสำหรับผลิตภัณฑ์ของตนได้

แต่ บริษัท อาจประสบปัญหาสองประการที่เกี่ยวข้องกับโครงการนี้

ใครเป็นเจ้าของข้อมูล?

ข้อมูลแรกเกี่ยวข้องกับการเป็นเจ้าของข้อมูล

อย่างแม่นยำมากขึ้นใครเป็นเจ้าของผลลัพธ์สุดท้ายของข้อมูลที่ถูกจัดการ?

ในขณะที่ Amazon จัดหาอุปกรณ์การเรียนรู้แบบเปิดในช่วงต้นปีนี้ Amazon com อิงค์ (AMZN

AMZNAmazon. com Inc1, 120. 66 + 0. 82%

สร้างด้วย Highstock 4. 2. 6 ) กล่าวว่าจะมีการอ่านข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้นภายในระบบนิเวศของตน . นอกจากนี้บริการยังไม่อนุญาตให้มีการส่งออกหรือนำเข้าชุดข้อมูลโมเดล เนื่องจากมีการสร้างและใช้งานชุดบริการและรูปแบบข้อมูลที่หลากหลายและหลากหลายของ Google อาจมีการใช้รูปแบบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในทางที่ผิด (และการแพร่กระจาย) หากไม่มีคำชี้แจงจาก บริษัท ความรับผิดชอบอาจกลายเป็นปัญหา

ระบบนิเวศน์ที่ปิดสนิทและเปิด ระบบนิเวศน์ที่สองมีความเกี่ยวข้องกับการแข่งขันและระบบนิเวศน์ Android ได้รับแรงฉุดเพราะกำลังทำงานอยู่ในขอบเขต จำกัด ของระบบนิเวศเคลื่อนที่ การเรียนรู้ด้วยเครื่องและปัญญาประดิษฐ์เป็นระบบนิเวศที่มีขนาดใหญ่พอสมควรและครอบคลุมหลายอุตสาหกรรมและประเภทของอุปกรณ์ ด้วยเหตุนี้ Google จึงต้องเผชิญกับการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นจากหลายจุด ตัวอย่างเช่น บริษัท แอ็ปเปิ้ลอิงค์ (AAPL

AAPLApple Inc174. 25 + 1. 01%

สร้างด้วย Highstock 4. 2. 6

) ได้เข้ารับตำแหน่ง บริษัท AI ในช่วงที่ผ่านมา ในทำนองเดียวกันไมโครซอฟท์คอร์ป (MSFT MSFTMicrosoft Corp84. 47 + 0. 39% สร้างด้วย Highstock 4. 2. 6 ) ประกาศ Azure Machine Learning ซึ่งเป็นโครงการริเริ่มคล้าย ๆ กันเมื่อต้นปีนี้โดยใช้ความสามารถที่มีอยู่ใน ผลิตภัณฑ์ของ Microsoft เช่น XBox และ Bing International Business Machines คอร์ป (IBM IBMInternational ธุรกิจเครื่อง Corp15084-0 49% สร้างด้วย Highstock 4. 2. 6 ) มี Watson Analytics ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพของ Watson บริษัท เหล่านี้ทำงานในระบบนิเวศที่ปิดสนิท ในระบบฮาร์ดแวร์ระบบนิเวศระบบปฏิบัติการแบบเปิดอาจทำให้เกิดปัญหาได้ในขณะที่ Google ค้นพบด้วยการแก้ไขข้อบกพร่องใน Android เนื่องจากการเรียนรู้ลึก ๆ ครอบคลุมหลายอุตสาหกรรมขอบเขตและขอบเขตของการแข่งขันและปัญหาของ Google อาจเพิ่มขึ้นด้วยระบบโอเพ่นซอร์ส AI บรรทัดล่าง TensorFlow ของ Google เป็นขั้นตอนในทิศทางที่ถูกต้อง หวังว่า บริษัท จะได้เรียนรู้บทเรียนจากประสบการณ์ Android (ซึ่งประสบความสำเร็จมาก) เพื่อจัดการระบบนิเวศโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่