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 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.
A modell az a matematikai és statisztikai struktúra, amelyet az AI az adatokból tanulás során hoz létre, és amit a döntéshozatalra használ.
Az AI skálázhatósága azt jelenti, hogy a rendszer mennyire képes nagyobb adatmennyiségen vagy több felhasználóval is hatékonyan működni.
