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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

共同作成者

データの急増と機械学習( ML )と人工知能( AI )の急激な成長により、独自の開発と実装の課題を抱える新たな経済が生まれています。一般に、大量のデータが低コストのデータレイクに保存されます。このデータレイクでは、 GPU などのハイパフォーマンスな AI コンピューティングリソースは効率的にアクセスできません。このレポートでは、データサイエンスの実践者がデータハブを導入し、ワンクリックで、コンピューティングリソースに近い場所にデータセットのキャッシュを作成する新しい解決策を紹介します。その結果、 AI の実践者は、新しいデータセットバージョンハブによって強化されたコラボレーションを活用して、パフォーマンスに優れたモデルトレーニングをより簡単に実施できるようになります。