Az on-premise AI egy olyan AI-rendszer, amelyet a vállalkozás saját szerverein vagy eszközein futtat.
Nagyobb kontrollt és adatbiztonságot ad, viszont több erőforrást és karbantartást igényel, mint a felhőalapú megoldások.
Különösen fontos erősen szabályozott iparágakban, ahol az adatok nem hagyhatják el a vállalatot.
Bankok saját belső AI rendszerei csalásmegelőzésre.
Az adat minden olyan információ, amit az AI rendszerek feldolgoznak, és amiből tanulnak.
Az adatbiztonság az adatokat védő technológiák és eljárások összessége, amelyek megakadályozzák az illetéktelen hozzáférést, módosítást vagy lopást.
Az AI integráció azt jelenti, hogy a mesterséges intelligenciát összekapcsolják a vállalkozás meglévő rendszereivel és folyamataival.
Egy AI modell betanítás költsége a számítási erőforrások, adatelőkészítés és szakértői munka összességét jelenti, amely egy modell kifejlesztéséhez szükséges.
A Big Data kifejezés hatalmas, gyorsan növekvő és sokszínű adathalmazokat jelöl, amelyeket hagyományos módszerekkel nem lehet hatékonyan feldolgozni.
A federált tanulás olyan módszer, amely lehetővé teszi, hogy több eszköz közösen tanítson egy modellt anélkül, hogy az adatokat központilag összegyűjtenék.
A felhőalapú AI egy olyan AI-szolgáltatás, amely távoli szervereken fut, és interneten keresztül érhető el.
Az AI skálázhatósága azt jelenti, hogy a rendszer mennyire képes nagyobb adatmennyiségen vagy több felhasználóval is hatékonyan működni.
