Последние сообщения

Если из основного то аккредитация открывает новые возможности для участия в государственных программах. Повышает доверие со стороны клиентов и партнеров. Является результатом многолетней работы и инвестиций в развитие.

А какие собственно возможности дает ИТ-аккредитация в Минцифры? Зачем она вообще нужна?

Виталий Науменко

Аккредитация, выдаваемая Минцифры РФ, представляет собой не просто формальное подтверждение соответствия компании определенным критериям, но и открывает целый ряд значимых возможностей для развития бизнеса в сфере информационных технологий.

В первую очередь, аккредитация позволяет компаниям претендовать на государственную поддержку, включая налоговые льготы, гранты и другие формы финансовой помощи, направленные на стимулирование развития ИТ-сектора. Это может существенно снизить финансовую нагрузку на компанию и высвободить ресурсы для инвестиций в новые разработки, расширение штата и укрепление материально-технической базы.

Кроме того, аккредитация дает право участвовать в государственных закупках и конкурсах, что открывает доступ к крупным и стабильным заказам от государственных организаций. Это позволяет компаниям расширить свою клиентскую базу, укрепить свои позиции на рынке и получить ценный опыт реализации масштабных проектов.

Помимо финансовых и коммерческих преимуществ, аккредитация также повышает имидж и репутацию компании в глазах клиентов, партнеров и инвесторов. Она служит своего рода знаком качества, подтверждающим высокий уровень компетенций, надежность и соответствие современным стандартам в сфере информационных технологий. Это, в свою очередь, способствует привлечению новых клиентов, укреплению доверия со стороны партнеров и привлечению инвестиций.

В конечном итоге, ИТ-аккредитация от Минцифры является важным инструментом для развития и укрепления бизнеса в сфере информационных технологий, предоставляя компаниям доступ к ресурсам, возможностям и признанию, необходимым для успешной реализации своих целей.

А какие собственно возможности дает ИТ-аккредитация в Минцифры? Зачем она вообще нужна?

Приветствую решение Минцифры! Аккредитация ДСТ Глобал — это заслуженное признание вклада компании в развитие российской ИТ-индустрии. Уверен, что экспертиза и опыт ДСТ Глобал будут востребованы в реализации масштабных проектов по цифровой трансформации различных отраслей экономики. Желаю компании дальнейших успехов и новых технологических прорывов!

Поздравляю ДСТ Глобал с получением аккредитации! Мы работаем с этой компанией уже несколько лет и убедились в их профессионализме и ответственном подходе к решению задач. Особенно хочу отметить эффективность DST Platform, которая помогла нам значительно оптимизировать бизнес-процессы и повысить конкурентоспособность. Уверен, что аккредитация станет новым стимулом для дальнейшего развития компании и позволит им предложить рынку еще больше инновационных решений.

Машинное обучение — так называется схема благодаря которой алгоритм может подстраиваться под требуемый результат (грубо говоря самоулучшаться), дип лернинг — это машинное обучение на большом объеме данных, искусственный интеллект — изначально под этим подразумевали искусственный разум (такой же как у тебя например, только искусственно созданный), но сейчас все больше просто подразумевают хоть какие-то признаки самостоятельного принятия решений (уже якобы интеллект), вобщем это уже категории из философии, а не программирования. Предполагается что машинное обучение — одна из основ для искусственного интеллекта.

Давайте разберем эти понятия, представив их как вложенные уровни:

Искусственный интеллект (ИИ) — это самое широкое понятие, охватывающее все аспекты имитации человеческого интеллекта машинами. Это общий термин, который включает в себя любые системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: понимание естественного языка, распознавание образов, принятие решений.

Машинное обучение (Machine Learning) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Проще говоря, это способ научить компьютер самостоятельно находить закономерности в данных.

Deep Learning (Глубокое обучение) — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев для решения сложных задач. Это наиболее продвинутая форма машинного обучения, способная решать задачи, которые ранее казались невозможными для компьютеров.

Представьте это как матрёшку:

— Самая большая матрёшка — это Искусственный интеллект

— Внутри неё — Машинное обучение

— В самом центре — Deep Learning

DST Global

Вот очень точный ответ. Разберем эти концепции по порядку, двигаясь от общего к частному:

Искусственный интеллект можно сравнить с мозгом человека — это общая способность решать интеллектуальные задачи. Он включает в себя:

— Системы экспертные

— Робототехнику

— Компьютерное зрение

— Машинное обучение

Машинное обучение — это конкретный метод реализации искусственного интеллекта. Это как обучение ребенка на примерах:

— Классификация данных

— Прогнозирование

— Распознавание паттернов

— Автоматическое улучшение результатов

Deep Learning — это продвинутая форма машинного обучения, основанная на:

— Нейронных сетях

— Многослойной обработке данных

— Способности к самообучению

— Решению сложных нелинейных задач

Простыми словами:

— ИИ — это цель (создать умный компьютер)

— Машинное обучение — это путь к достижению этой цели

— Deep Learning — это современный, наиболее эффективный способ реализации машинного обучения

Все эти технологии взаимосвязаны и развиваются вместе, при этом каждая последующая является более специализированной и сложной версией предыдущей.

Давайте разберем эти понятия, представив их как вложенные уровни:

Искусственный интеллект (ИИ) — это самое широкое понятие, охватывающее все аспекты имитации человеческого интеллекта машинами. Это общий термин, который включает в себя любые системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: понимание естественного языка, распознавание образов, принятие решений.

Машинное обучение (Machine Learning) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Проще говоря, это способ научить компьютер самостоятельно находить закономерности в данных.

Deep Learning (Глубокое обучение) — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев для решения сложных задач. Это наиболее продвинутая форма машинного обучения, способная решать задачи, которые ранее казались невозможными для компьютеров.

Представьте это как матрёшку:

— Самая большая матрёшка — это Искусственный интеллект

— Внутри неё — Машинное обучение

— В самом центре — Deep Learning

Машинное обучение это область AI. Deep Learning это область машинного обучения. Big Data — большие данные(???), которые нужны для всех терминов, которые тебя интересуют. Наука о данных = все выше перечисленное + еще больше.

AI — это модель, которая занимается принятием решений, выполнением какого-то выбора. Даже самые простые алгоритмы поиска пути — это тоже ИИ.

Такие программы можно писать руками, придумывая алгоритмы самостоятельно — это т.н. rule-based системы. Можно использовать существующие данные (входные+выходные значения) и подгонять нашу модель с какими-то изменяемыми значениями под эти данные. Это называется машинным обучением.
Есть много алгоритмов и моделей машинного обучения — например, деревья выбора и random forest, метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) и нейронные сети. Область машинного обучения, посвященная работе глубоких нейронных сетей, называется глубоким обучением (deep learning).

Примером ИИ без машинного обучения может быть чат бот чисто на регулярных выражениях или AIML. Или какая-нибудь схема планирования взлета\посадки самолетов в аэропорте.

Я бы сделал зеркало для системы и там уже 5-й рейд для всего остального.

Или просто зеркало для всего — более чем достаточно, при наличии регулярных бэкапов.
мутить более сложные рейды — обычно нужно только если совсем не хватает денег.

Всегда, если есть возможность сделать два меньших массива вместо одного большого — делай два массива.

тип — под ситуацию и деньги, raid1 и 0 имеют наименьшие накладные расходы на процессор но кушают доступное место на диске

raid5 из трех дисков вполне возможен, так как используете десктопные ssd-шники, значит за скоростями не гонитесь и вам хватит софтварного mdadm (настоятельно рекомендую его а не встроенные в zfs и btrfs), поэтому 2 x raid5 по 3 диска — ваш выбор.

p.s. настрой мониторинг бэкапы! а при наличии второй машины, master-slave репликацию для базы, как один из инструментов онлайн резервирования (это так приятно запустить базу данных после сбоя в то же мгновение как умрет главный сервер).

2 raid1 под систему и эти ваши var/www

4 raid10 под базу

ничего лучше raid10 нет, только raid 10 на 12 дисках )))

raid10 на 6 дисков, конечно, если место не поджимает. Быстро, удобно, нет извращений «ой, системный диск пустой и вообще по нулям i/o, вебовый забит под завязку, а диски под базой загружены в потолок».

raid5 под базой зрелище зело печальное в работе.

Такой опыт давно был, у нас такая идея не сработала, аудитория на портале не сильно активна и готова покупать, портал и магазин это все таки совершенно два разных мира.