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AIを駆使してデータを活用しパフォーマンスを向上させるには

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この投稿は、2021年2月26日に、米国 IBM Cloud Blog に掲載されたブログ(英語)の抄訳です。

データの移動をできるだけなくし、データが存在する場所で機械学習(ML)モデルを実行するには

人工知能(AI)技術は、重要なビジネス・インサイトを提供しますが、多くの企業にとって、AIを活用するデータは複数のパブリック・クラウドやオンプレミスのデータセンターに散在しています。クラウド・プロバイダー間でデータを移動するコストはもはや持続可能なものではなく、クラウド間でシームレスに作業することは困難です。特に規制の厳しい業界では、規制上、契約上、またはセキュリティー上の理由から、データを国内に留める必要がある場合もあります。

IBM Cloud Pak for Data as a ServiceとIBM Cloud SatelliteがどのようにAIテクノロジーをデータの隣にもたらし、インサイトを得るためにデータを移動する必要性をなくしているかについては、こちらの動画(英語版, 21分31秒)をご覧ください。

 

動画 (21分31秒,英語版) を見る:

 

データ・サイエンス・チームがクラウドで機械学習モデルを構築するために使用できるツールと、データが保存されているのと同じクラウド・リージョンでこれらのモデルを実行する方法について説明します。分散型クラウドモデルがAIの効率化、レイテンシーの削減、データの要件の充足にどのように役立つか、ご理解いただけます。

 

さらに詳しいことは

なお、IBM Cloud SatelliteとIBM Cloud Pak for Data as a Serviceについてさらに詳しいことは、こちらもご参照いただけますと幸いです。

  • IBM 分散クラウドお役立ち情報: こちら
  • IBM 分散クラウド Cloud Satellite 公式サイト: こちら
  • IBM Cloud Pak Data as a Service : こちら

分散クラウドやIBM Cloud Satelliteに対するご質問やご相談がございましたら、ぜひ公式サイト(こちら)からお寄せください。


翻訳:IBM Cloud Blog Japan 編集部

*このブログは、2021/2/26に発行された“Bring AI Workloads to Your Data to Improve Performance and Meet Data Residency Requirements ”(英語)の抄訳です。

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