ビジネス界では、新しいサービスを導入し、企業データから得られる分析情報の質を高めるための手段として、ディープラーニング（DL）などの人工知能（AI）のテクノロジーを活用しようと、どの企業も躍起になっています。
既存のインフラは本番環境のAIワークフローに対応できていますか？
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ディープ ラーニング用に設計されたデータ パイプラインは、他のAIワークフローやビッグ データ ワークフローにも対応可能 |
しかし多くの場合、社内のデータサイエンスチームはコンセプト実証プロジェクトの段階を終え、AIテクノロジーの運用準備に取りかかるとき、データ管理の問題に直面します。
たとえば、複数のデータリポジトリ間でデータの移動やコピーを行うのに苦労することがあります。また、大規模かつ動的なデータセット全体でパフォーマンスと保護について本番品質のサービスレベルを満たすことは、これまで困難とされてきました。
その原因の1つとして、AIプロジェクトの成功に不可欠なデータフローがデータセンターに分離されていないということが挙げられます。モノのインターネット（IoT）とAIのテクノロジーを導入するとき、エッジからコアへ、コアからクラウドへのデータの移動という課題に直面するのは、どの業種の企業も同じです。
本稿で提供するPDFでは、AIインフラの課題を示し、ディープラーニング（DL）を可能にするデータパイプラインの構築に対し、統合インフラを提供するネットアップがどのように役立つかについて説明しています。上記の内容に興味を持った方は、ぜひダウンロードしてチェックしていただきたい。
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【テクニカルホワイトペーパー】AIワークフロー向けデータパイプラインの設計と構築
≪目次≫
- はじめに：お客様のインフラは本番環境のAIワークフローに対応できていますか？
- ディープラーニングパイプラインのデータフロー
- ディープラーニングパイプラインのI/Oの高速化
- ディープラーニングパイプライン向けのファイルシステムとデータアーキテクチャ
- ネットアップのテクノロジとディープラーニングパイプライン
- 将来のニーズに対応できるディープ ラーニングパイプラインの構築
- まとめ：データ パイプラインとAIの未来を制御する
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