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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。
概要
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このセクションでは、仮想小売アシスタントの実装について詳しく説明します。
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- ネットアップソリューションのドキュメント
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人工知能
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AI 統合インフラ
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データパイプライン、データレイク、管理
- 自動運転ワークロード向けの NetApp StorageGRID データレイク
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NetApp AI コントロールプレーン
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MLRun パイプライン
- NetApp DataOps ツールキット
- AI と分析のワークフローに対応した E シリーズと BeeGFS を使用したデータ移動
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ユースケース
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ネットアップの AI による地合い分析
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Azure での分散トレーニング - クリックスルー率予測
- はじめに
- テクノロジの概要
- ソフトウェア要件
- クラウドリソースの要件
- クリックスルー率予測ユースケースの概要
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セットアップ（ Setup ）
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クリックスルー率予測データの処理とモデルトレーニング
- データ処理およびモデルトレーニング用のライブラリ
- Pandas で Logs Day 15 をクリックして、 scikit に学習したランダムフォレストモデルをトレーニングします
- Dask の 15 日目をロードし、 Dask cuML ランダムフォレストモデルをトレーニングします
- ネイティブタスクストリームダッシュボードを使用して Dask を監視します
- トレーニング時間の比較
- Prometheus と Grafana で Dask と Rapids を監視します
- NetApp DataOps ツールキットを使用したデータセットとモデルのバージョン管理
- Jupyter ノートブック ( リファレンス用 )
- まとめ
- 追加情報の参照先
- バージョン履歴
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Azure の分散トレーニング - レーン検出
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データキャッシング機能を備えたハイブリッドクラウド AI オペレーティングシステム
- ビッグデータ環境から AI へのデータの移動 環境
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Lenovo ThinkSystem-解決策 Design を使用したエッジネットアップでの AI 推論
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NVIDIA を使用した会話型 AI
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実行： AI を使用したネットアップオーケストレーション解決策
- 自動運転ワークロード向けの NetApp ONTAP AI 解決策設計
- ヘルスケア向け NetApp ONTAP AI リファレンスアーキテクチャ：診断イメージング
- 金融サービスのワークロード向けの NetApp ONTAP AI リファレンスアーキテクチャ
- NetApp E シリーズと BeeGFS を使用した AI 導入
- Quantum StorNext with NetApp E-Series Systems Design Guide 』を参照してください
- Quantum StorNext with NetApp E-Series Systems Deployment Guide 』を参照してください
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