最新型データプラットフォームでAIやMLアプリケーションを改善する

現代のAI／MLモデルは、常にアップデートをしながらエッジで稼働することが不可欠である

AIやMLシステムは、常に膨大な量のデータを必要としています。機械学習モデルはより多くのデータによって稼働効率を上げ、反復処理やトレーニング、チューニング、検証の回数を重ねるほど精度も向上します。

これらのモデルは日々進化を遂げているので、モデル構築やチューニング、そして特にデータ準備が課題となります。

さらに、ストリーミングデータを持つオンラインシステムやミリ秒単位で推論が実行できる機能が必要です。ここで問題となるのは、リアルタイムで様々な国やデータセンターのソースから異種信号データを引き出すことです。AI／MLシステム運用において最も困難な課題は、AI／MLの領域自体ではなく、データ通信である場合もあるからです。