あらゆる規模の企業や組織が、多くの業界で、人工知能（ AI ）、機械学習（ ML ）、ディープラーニング（ DL ）を導入して、現実世界の問題を解決し、革新的な製品やサービスを提供し、競争が激化する市場で優位に立つことになりつつあります。AI 、 ML 、 DL の利用が増えるにつれ、ワークロードの拡張性やデータの可用性など、多くの課題に直面しています。この解決策では、NetAppのデータ管理機能と一般的なオープンソースのツールやフレームワークを組み合わせることで、これらの課題に対処する方法について説明します。