Snowflake tiene planes para ayudar a democratizar el acceso a los recursos de aprendizaje automático (ML) eliminando las complejidades para los clientes no expertos.

En su conferencia anual de usuarios, Snowflake Summit, la compañía de bases de datos hizo una serie de anuncios destinados a facilitar la adopción del aprendizaje automático. Entre ellos se encuentran el soporte mejorado para Python (el lenguaje en el que se escriben muchos productos ML) y un nuevo mercado de aplicaciones que permite a los socios monetizar sus modelos.

«Nuestro objetivo es hacer que sea lo más fácil posible para los clientes aprovechar los modelos de ML avanzados sin tener que construir desde cero, ya que esto requiere una gran experiencia», dijo Tal Shaked, quien dirige ML en Snowflake.

«A través de proyectos como Snowflake Marketplace, queremos brindarles a los clientes una forma de ejecutar este tipo de modelos en sus datos, tanto a escala como de manera segura».

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Aunque el aprendizaje automático es un concepto que tiene décadas de antigüedad, solo en los últimos años los avances en computación, almacenamiento, software y otras tecnologías allanaron el camino para su adopción generalizada.

Y aún así, la mayoría de la innovación y la experiencia se agrupan de manera desproporcionada entre una pequeña minoría de empresas, como Google y Meta.

La ambición de Snowflake es abrir el acceso a las oportunidades disponibles en la vanguardia del aprendizaje automático a través de una asociación y un enfoque impulsado por el ecosistema.

Shaked, que trabajó en una variedad de proyectos de aprendizaje automático en Google antes de unirse a Snowflake, explicó que los clientes tendrán acceso a recursos fundamentales, además de que podrán realizar pequeñas optimizaciones para sus casos de uso específicos.

Por ejemplo, un modelo sofisticado de procesamiento de lenguaje natural (NLP) desarrollado por OpenAI podría servir como una base de propósito general para un cliente de comida rápida que busca desarrollar un sistema de pedidos impulsado por ML, sugirió. En este escenario, el cliente no participa en ninguno de los pasos de entrenamiento y ajuste del modelo subyacente, pero aun así obtiene todos los beneficios de la tecnología.

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«Hay tantas innovaciones en ML y queremos llevarlas a Snowflake en forma de integraciones», dijo a LaComparacion Pro. «Se trata de cómo podemos integrarnos con estos proveedores para que nuestros clientes puedan hacer los ajustes sin necesidad de contratar a un montón de médicos».

Este sentimiento fue repetido hoy por Benoit Dageville, cofundador de Snowflake, quien habló sobre la importancia de compartir la experiencia dentro del ecosistema de clientes y socios.

“Democratizar el ML es un aspecto importante de lo que estamos tratando de hacer. Nos estamos convirtiendo en una plataforma de ML, pero no solo donde la hayas creado y la estés usando para ti mismo; la revolución está en compartir la experiencia.

«Ya no son solo los Google y Metas de este mundo los que usan esta tecnología, porque hacemos que sea fácil de compartir».

Zrzeczenie się: Nasze loty i zakwaterowanie na Snowflake Summit 2022 zostały sfinansowane przez Snowflake, ale organizacja nie miała kontroli redakcyjnej nad treścią tego artykułu.

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