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关于人工智能潜力的炒作层出不穷。但要真正实现这一价值，我们必须在不断变化的世界中反复可靠地将其部署到现场——而挑战就在这里。为了让人工智能更快、更好、更快地发挥作用，组织必须实施更多的人工智能程序，以便他们能够开始收集和学习现实世界的数据。这对于将算法从实验室转移到现场、扩展算法并提高人工智能的准备程度至关重要。一个解决方案？人工智能工程。

工程对于 来说既是必需品，也是改变游 哥伦比亚电话号码数据 戏规则的因素。事实上， 根据预测 研究副总裁 表示：“到 年，建立 工程最佳实践的 企业将从其 工作中创造的价值将比没有这样做的 企业至少高出三倍。”


我们的团队一直在与联邦政府的客户合作，以​​建立更强大、更可重复的 工程方法。您如何在 工作中实现可持续性？您如何使 成为一项协调一致的努力？最重要的是，您应该在哪里投资以及应该部署哪些框架来扩展 ？ 以下是三种值得考虑的方法：

将人工智能应用程序从云端迁移到边缘
云计算是近年来最具颠覆性的技术之一，将继续在支持人工智能发展方面发挥关键作用。然而，我们看到 边缘计算 作为云的补充，填补云可能不太适合的空白。