Snowflake已制定计划，通过消除非专业客户的复杂性来帮助民主化对机器学习(ML)资源的访问。在其年度用户大会Snowflake峰会上，这家数据库公司发布了许多旨在促进机器学习采用的公告。其中最主要的是增强了对Python(编写许多ML产品的语言)的支持，以及允许合作伙伴通过其模型获利的新应用市场。
“我们的目标是让客户尽可能轻松地利用先进的ML模型，而无需从头开始构建，因为这需要大量的专业知识，”Snowflake机器学习负责人TalShaked说。
“通过像SnowflakeMarketplace这样的项目，我们希望为客户提供一种针对他们的数据运行此类模型的方法，无论是大规模还是以安全的方式。”
尽管机器学习是一个已有数十年历史的概念，但直到最近几年，计算、存储、软件和其他技术的进步才为广泛采用铺平了道路。
即便如此，大部分创新和专业知识仍不成比例地集中在少数公司中，如谷歌和Meta。
Snowflake的目标是通过合作伙伴关系和生态系统驱动的方法，打开机器学习前沿可用的机会。
Shaked在加入Snowflake之前曾在Google从事过一系列机器学习项目，他解释说客户将获得基础资源的访问权限，在此基础上，他们可以针对特定用例进行小幅优化。
他建议，例如，由OpenAI等公司开发的复杂自然语言处理(NLP)模型可以作为快餐客户开发基于机器学习的订购系统的通用基础。在这种情况下，客户不参与底层模型的任何训练和调整，但仍然可以获得该技术的所有好处。
“在ML领域发生了如此多的创新，我们希望以集成的形式将其带入Snowflake，”他告诉TechRadarPro。“这是关于询问我们如何与这些提供商整合，以便我们的客户可以进行微调，而无需雇用一堆博士。”
当天早些时候，Snowflake的联合创始人BenoitDageville也表达了这种观点，他谈到了在客户和合作伙伴生态系统中分享专业知识的重要性。
“使机器学习民主化是我们正在努力做的一个重要方面。我们正在成为一个ML平台，但不仅仅是您构建它并为自己使用它的地方;革命在于分享专业知识。”
“使用这项技术的不仅仅是谷歌和Meta，因为我们让分享变得容易。”
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