データから、実行できる ML の種類について多くのことがわかります。

"テキストデータ (顧客サービス用のチャットボットの構築など):

大量のデータ: DP を利用できます。データを中心とした堅牢なデータエンジニアリングインフラストラクチャを設計する必要があります。モデリングには、その分野の高度に専門化された人材が必要です。 GPU マシンはモデリング速度を向上させる必要があります
データ量が少ない: おそらく最初の事前トレーニングされた DL モデルを調査する必要があります。エンジニアリングインフラストラクチャはそれほど重要ではありません。モデリングは専門性の低い従業員によって実行される可能性があります。 GPUマシンは必要ないかもしれない

画像データ (セキュリティシステム、拡張現実システムなどの顔認識):

大量のデータ: DL は、おそらく従来の技術が生み出すことのできるパフォーマンスを超えるパフォーマンスを生み出すでしょう。データを中心とした堅牢なデータエンジニアリングインフラストラクチャを設計する必要があります。モデリングには高度な専門知識を持つ人材が必要です。 GPUマシンは必須です。
データ量が少ない: 事前トレーニングされた DL モデルは満足のいく結果をもたらす可能性がありますが、コンピュータービジョンアプリケーション全般に対して ML への投資には疑問が生じる可能性があります。データ関連のエンジニアリングインフラストラクチャはそれほど重要ではありません。モデリングは専門性の低い労働力でも実行できます。 GPU マシンは、モデリング速度の向上にとって引き続き重要です。

時系列データ (売上予測、株価予測など):

大量のデータ: XGBoost などの従来の方法は、通常、時系列データで優れたパフォーマンスをもたらします。データを中心とした堅牢なデータエンジニアリングインフラストラクチャを設計する必要があります。モデリングはジェネラリストのデータサイエンティストが実行できます。 GPU (たとえば、Transformers や LSTM 用) と CPU マシンを活用できます。
データ量が少ない: ML 技術で解決できる問題ではない可能性があります。データ関連のエンジニアリングインフラストラクチャはそれほど重要ではありません。モデリングは専門性の低い従業員によって実行される可能性があります。 GPU マシンはおそらく不要です。

表形式データ (製品の推奨、顧客離れの予測など):

大量のデータ: 従来の ML 技術は通常、深層学習よりも優れたパフォーマンスを発揮します。ただし、変数が非常にまばらな製品推奨の場合、DL が優れたパフォーマンスをもたらすことが証明されています。データを中心とした堅牢なデータエンジニアリングインフラストラクチャを設計する必要があります。モデリングはジェネラリストのデータサイエンティストが実行できます。この場合、深層学習の関連性が低いため、GPU はあまり役に立たない可能性があります (Rec エンジンの場合は別として)。
データ量が少ない: ML で解決できる問題ではないでしょう。高度な分析への投資を再検討する必要があるかもしれません。データに関する堅牢なデータエンジニアリングインフラストラクチャはそれほど重要ではありません。モデリングは専門性の低い労働力でも実行できます。 GPU マシンはおそらく不要です。"

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。データから、実行できる ML の種類について多くのことがわかります。

著者

Ai Base Network (ABN), ABN ASIAは、アカデミアに深く関わり、アメリカ、オランダ、ハンガリー、日本、韓国、シンガポール、ベトナムでの仕事経験を持つ人々によって設立されました。ABN ASIAは、学問とテクノロジーが機会と出会う場所です。最先端のソリューションと優れたソフトウェア開発サービスにより、ビジネスがレベルアップし、グローバルシーンに挑戦できるよう支援しています。私たちの取り組み: より速く。より良い。より信頼性が高くなります。ほとんどの場合、価格も安くなります。

いつでも、ITサービス、デジタルコンサルティング、既製のソフトウェアソリューション、または提案依頼書（RFP）をお探しの際は、お気軽にお問い合わせください。お問い合わせ先は[email protected]です。お客様のテクノロジーに関するニーズにお応えします。