IBM supporta lo sviluppo di Spark per il machine learning

IBM ha deciso di agevolare lo sviluppo di Spark mettendo a disposizione le proprie piattaforme di analisi predittiva e machine learning

Ibm supporta lo sviluppo di Spark per il machine learning

IBM ha scelto di sostenere la Fondazione Apache Software e in particolare il progetto open source Spark. La volontà è di ottimizzare quanto più possibile lo sviluppo del machine learning ovvero l’apprendimento automatico. La piattaforma su cui lavora dovrebbe essere in grado di riconoscere forme e classificare oggetti. Al lavoro vi sono ben 3500 ricercatori e sviluppatori IBM intenzionati a collaborare con la fondazione e sparsi in circa una dozzina di laboratori in giro per il mondo.

Spark come motore per il machine learning

Spark è un progetto sviluppato per la prima volta nel 2009 dalla AMPLab, azienda dell’Università di Berkeley specializzata nel settore del machine learning. Circa un anno dopo il progetto è stato reso open source e la sua gestione è passata ad Apache.

Spark gira su server in grado di elaborare i dati fino a 100 volte più velocemente rispetto ad Hadoop MapReduce. Il software offre inoltre miglioramenti essenziali nel trattamento dei big data. Tra i vantaggi che il sistema offre si evidenzia il miglioramento significativo delle prestazioni delle applicazioni e la semplifica radicale del processo di sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Per accelerare lo sviluppo IBM ha scelto di far interagire Spark con le proprie piattaforme di analisi predittiva e di machine learning.

IBM utilizza Spark e il machine learning in campo sanitario

IBM ha dato vita al Watson Health Cloud, una nuova divisione del gruppo orientata allo sviluppo di sistemi che permettano un accesso ai dati sanitari per pazienti, ricercatori e addetti del settore sanitario. Questa divisione utilizzerà proprio Spark nella fase di sviluppo del nuovo prodotto. IBM parallelamente, per agevolare lo sviluppo, metterà a disposizione la sua tecnologia open source di machine learning SystemML.

IBM è cosciente che per diffondere e migliorare il progetto di machine learning sono necessarie delle partnership importanti. I soggetti a cui si è rivolta sono infatti tanto privati quanto facenti parte del mondo accademico. Tra essi spiccano DataCamp, AMPLab, Galvanize, MetiStream, e Big Data University. L’impiego di Spark permetterà di ridurre in maniera sensibile i tempi d’attesa necessari per sviluppare l’algoritmo necessario a sondare centinaia o migliaia di insiemi di dati residenti in diversi database di una società. Ad oggi lo sviluppo dell’algoritmo può richiedere fino a 90 giorni. Con Spark questo tempo viene sostanzialmente annullato.

Altro vantaggio offerto da Spark è rappresentato dal fatto che la sua facilità d’uso permette uno sviluppo di software più agile e rapido evitando di partire con una costruzione da zero. Spark porta progressi nella tecnologia di elaborazione dei dati su larga scala perché migliora le prestazioni delle applicazioni data-dipendente, semplifica radicalmente il processo di sviluppo di soluzioni intelligenti e rappresenta una piattaforma in grado di unificare tutti i tipi di informazioni necessarie. La scelta di sostenere Spark è evidente. Esso rappresenta se vogliamo il successore di Hadoop offrendo un grado di compatibilità con i sistemi di machine learning molto elevato. La gestione del machine learning, senza ricorrere a Spark, necessiterebbe di una grande capacità di calcolo che potrebbe essere raggiunta solo collegando una grande quantità di computer con un enorme dispendio di risorse. L’ultima versione della piattaforma Spark è invece nativamente pronta per gestire ed eseguire con facilità algoritmi utili al machine learning.взять займ на киви кошелёккилиманджаро восхождение как подготовитьс¤прививки дл¤ путешестви¤ в танзаниюпл¤жный отдых в маенатрондам в долг яндекс деньгиcheap translation serviceбиол сковородаответственность за употребление наркотиков в украинереклама в яндекс директ ценапиар услугипроектирование коттеджей ценанарушение щитовидной железы симптомыhow to get search engine optimizationкуплю opel б уАксессуарысамая высокая гора африки