高度な機械学習のための高性能ツール

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2021-03-18 09:00:00

より多くの企業が ML に目を向けるようになり、データが豊富に入手できるようになったことで、業界では ML を導入する需要が高まっています。 これにより、本番環境での ML の開発と運用の両方のための ML ツールの適切な選択に焦点が当てられます。 ML ツールのエコシステムは、ML に関連するさまざまな問題を解決するためのツールを多数提供し、うまく対応しています。 ML のこの幅広い選択肢は、ML ユーザーにとって、どのテクノロジーをいつ使用するかという新たな課題となります。 最も重要な課題は ML の本番化にあります。実際のユースケースでは、ビッグデータ上で ML を実行する方法、高速ストリーミング データ上で ML を実行する方法、エッジ デバイス上で軽量 ML を実行する方法、高速クラスター上で分散 ML を実行する方法など、課題は何重にもなります。マシン アクセラレーション テクノロジなどでサポートされる高速 ML。この状況の概要を高レベルで説明し、実稼働環境で適切なツールを選択することが課題となる一般的な業界の事例をいくつか見ていきます。
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