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我甚至谈论的也不是具有专门领域知识的数据科学家和那些通才的数据科学家。在一个学科深入进去并精通,是会有很好的回报的;灵活地跨越多个学科之间需要非凡的天分,也会是收获颇丰的。本书会在这两个方面帮助到你。

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这个非常新颖且颇具开拓性的分析发表在世界著名的研究杂志上。该研究结果极具价值,研究人员也受邀参加世界美容创新峰会——深度学习进军美容行业了。

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Richard Socher写下了自己的列表,从中找到了一个有用的应用,与他人联合创立MetaMind,该公司专门从事医学图像分析和自动图像识别。其他数据科学家、企业家、应用研究人员,甚至可能是你,将会跟随Richard的脚步进入这个日益增长的利润空间。

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在电商领域的搜索/推荐/广告业务场景中，常见的需求是找到相似的同款商品和推荐给用户感兴趣的商品，这种需求绝大多数都是采用商品协同和用户协同的策略来完成的。新一代的搜索推荐系统吸纳了深度学习的 Embedding 的能力， 通过诸如 Item-Item (i2i)、User-Item (u2i)、User-User-Item (u2u2i)、User2Item2Item (u2i2i) 等向量召回的方式实现快速检索。

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考虑到测试的可行性，达摩院团队在同样是 2 亿规模的数据量下，针对索引构建和检索对比了 Faiss 和 Proxima，另外，同样 2000 万规模的数据量下，对比了 Faiss 和 Proxima 单卡的异构计算能力，对于十亿规模的数据量 Proxima 则单独给出测试数据，具体结果如下。

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IOPS(每秒输入/输出操作)

IOPS是指存储堆栈每秒可以处理的离散读写任务的数量。存储堆栈是一种允许过程调用的数据结构。这意味着将多个过程彼此存储在堆栈中，然后在调用和返回的基础上一个接一个地执行所有过程。

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例如，如果一个过程被调用，它将被执行，然后返回，以便在堆栈中调用下一个过程。而且，在谈论IOPS时，基础输入/输出任务可以达到存储系统的堆栈限制。例如，读取一个大文件和多个小文件可能会对IOPS产生影响。由于读取单个大文件仅需要执行一个读取任务，因此可以以较高的速度执行它，而另一方面，读取多个文件的速度非常慢，因为需要执行许多读取任务。

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企业管理员和存储供应商处理各种各样的存储类型。而且，它们还满足不同输入/输出服务的指标。大型文件共享应用可能需要适当的吞吐量，但也必须允许延迟损失，因为大型而复杂的应用可能会对延迟产生不利影响。

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AI可以监控存储以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出特征或应用任务生成的数据流。通过检测这些工作负载模式，AI可以帮助存储管理员洞悉哪些工作负载可能使他们面临最大化存储阵列的风险。此外，存储监视还可以帮助了解是否有任何额外的工作负载可以放入阵列中。而且，如果添加到阵列中，那么工作负载将造成多少中断。

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例如，假设一家企业正在向流程中添加电子邮件服务器。在这种情况下，人工智能系统可以帮助预测存储阵列将能够满足该服务器的存储需求还是将其最大化。借助此类技术，存储管理员可以主动获取有关如何将不同的工作负载分配给不同的存储堆栈并最大程度地减少延迟的信息。因此，将AI集成到存储阵列，存储供应商和组织中可以优化存储堆栈。