Muster skalieren ai
In diesem Artikel werde ich erklären, wie Sie all diese Techniken ausführen. Betrachten wir jedoch zunächst, wie Muster in Illustrator erstellt werden und wie sie auf Shapes angewendet werden. Um relativ zu einem anderen Referenzpunkt zu skalieren, klicken Sie auf die Stelle, an der sich der Referenzpunkt im Dokumentfenster befinden soll, bewegen Sie den Mauszeiger vom Referenzpunkt weg, und ziehen Sie dann, bis das Objekt die gewünschte Größe hat. Um die Proportionen des Objekts beim Skalieren beizubehalten, halten Sie die Umschalttaste gedrückt, während Sie diagonal ziehen. Front-Running-Organisationen, die in der Lage sind, KI im Großen und Maßstab zu industrialisieren, tun die folgenden drei Dinge außerordentlich gut: KI ist jenseits des Hypes und tritt in eine Phase der Industrialisierung ein. Der Glaube an den Imperativ der KI ist weit verbreitet – branchenübergreifend. Allerdings sind nur etwa 5 % der globalen Unternehmen bereit für das industrialisierte Wachstum von KI (laut dieser Studie). Um die wirklichen Vorteile zu nutzen, müssen Unternehmen in der Lage sein, KI-Lösungen zu skalieren. Das klingt alles offensichtlich: Jeder spricht über KI und Skalierung ist der Name des Spiels. Ich weiß, dass ich das Muster beim Erstellen skalieren kann, aber wie kann ich es danach tun? Das Erneutsskalieren von Mustern (während das Objekt, auf das die Musterfüllung angewendet wurde, nicht neu skaliert wird) ist eine meiner bevorzugten Techniken zum Erstellen eindeutiger Muster. Es ist erstaunlich, wie viel Neuskalierung eines vertraut aussehenden Musters etwas Energie in eine Illustration pumpen kann.
Ich habe ein Muster aus 2 Rechtecken mit verschiedenen Farben erstellt, beide ausgewählt und in Farbfelder verschoben. In den nächsten Abschnitten werden fünf Prinzipien für den Aufbau einer Technologieplattform untersucht, die es ermöglicht, KI-Lösungen zu skalieren. Die Einführung von KI weist die gleichen Muster auf wie jede andere große technologische Revolution der Vergangenheit. Die weitverbreitete Elektrifizierung dauerte 30 bis 40 Jahre. KI wird nicht anders sein. Nach Amaras Gesetz werden die Auswirkungen einer neuen Innovation in der Regel kurzfristig überschätzt, aber langfristig unterschätzt. Der Grund dafür ist, dass sich der Kontext, in dem Technologie angewendet wird, ändern muss, bevor sein reales Potenzial entstehen kann. Für KI wird dieses Phänomen als KI-Produktivitätsparadoxon bezeichnet. Es ist täuschend einfach, einen Proof of Concept für KI zu erstellen und all seine erstaunlichen Leistungen zu zeigen. Aber die Implementierung und Skalierung von KI in betrieblichen Prozessen im gesamten Unternehmen ist ein ganz anderes Ballspiel. Sehen wir uns an, was Skalierung skalieren KI genau bedeutet. Ein weiteres wichtiges Merkmal der Datenarchitektur für die skalierbare KI-Bereitstellung ist die Unterstützung mehrerer Datenaustauschmuster, insbesondere für die Verwendung von Echtzeitdaten.
Hier wird die herkömmliche Datenarchitektur für die IT-Integration – die Verbindung der Anwendungslandschaft – mit der modernen Verwendung von Daten zu Analysezwecken (Bereitstellung von Echtzeit-BI oder AI) zusammengeführt. Um dies auf alles anzuwenden, auf das ein Muster angewendet wird, wählen Sie zuerst etwas aus, das das Muster hat, und wählen Sie dann > Gleiche > Füllfarbe aus. Nachdem ich dieses Muster auf ein gewünschtes Objekt angewendet habe, möchte ich das Muster glatt skalieren, damit ich meine Arbeit feinabstimmen kann. Wie würde ich das tun? Sie können auch ein Muster innerhalb eines ausgewählten Objekts verschieben: Der Schritt zu einer standardisierten Montagelinie für die Modellproduktion ist eine große Herausforderung für viele Organisationen, die KI im Maßstab verwenden möchten. Obwohl es auf dieser Front enorme Innovationen in der Branche gibt und viele Komponenten als standardisierte (cloud native) Services verfügbar sind – z. B. Sagemaker für AWS oder Azure ML) – ist noch einiges an Spezialisiertem Engineering erforderlich, um alle Teile zusammenzufügen.