AI和机器学习技术的迅猛发展，尤其是大语言模型（LLM）的兴起，对计算资源和数据传输速度提出了更高的要求，从而激发了对更高带宽解决方案的迫切需求。
根据专门从事机器学习（ML）可观察性和人工智能（AI）监测的公司Arize AI日前发布的数据显示，将AI视为一种风险因素的财富500强公司数量在过去一年中激增了473.5%。
分析大量数据是一个持续的过程。因此，到2025年，预计将出现重大转变和新兴模式，从而决定企业利用数据作出决策的方式，促进创新，并获得竞争优势。
在人工智能和机器学习的情况下，这种限制是不适用的——它们可以在几分钟内处理由数百万患者记录、图像扫描和研究结果组成的庞大数据集。这种闪电般的分析不仅加快了诊断过程，而且提供了一层远远超出人类能力的精确度。
数据集（dataset）是指一组相关的数据集合，这些数据通常用于分析、训练机器学习模型或进行其他数据处理任务。数据集是数据科学和人工智能领域的基础元素，涵盖各种形式和结构的数据。
人工智能(AI)和机器学习(ML)是LPR技术转型的驱动力。人工智能具有理解人类行为和复制人类智能的非凡能力，而机器学习具有学习和增强现有数据的独特能力，两者结成了强大的合作伙伴关系，重塑了LPR技术。
