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「AI/機械学習/ディープラーニング」の検索結果一覧(3ページ目)

「データ分析」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の比較・検討は TechTargetジャパン ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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日本ヒューレット・パッカード株式会社

製品資料

日本ヒューレット・パッカード株式会社

AI時代のデータセンター課題を解決、インテリジェントストレージの3つの強み

多くの企業が従来型インフラの対応能力に限界を感じ始めている中で注目されるのが、インフラに知識を直接組み込む「インテリジェントストレージ」だ。その3つの特長と、運用に不可欠なAIエンジンと管理システムを紹介する。

2019/02/22

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

富士通株式会社

製品資料

富士通株式会社

AI市場の裾野を広げる、日本発のディープラーニング専用プロセッサに注目

今後ますます拡大が期待されるAI市場。その鍵を握るともいわれるのが、ディープラーニングを高速化するための専用プロセッサだ。2019年中にも市場に投入される計画という、日本発のAIプロセッサに迫る。

2019/02/20

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

富士通株式会社

製品資料

富士通株式会社

ディープラーニングを左右する基盤選び、セットアップなく開発に着手するには

第3次AIブームのきっかけといわれるディープラーニング技術。その活用には、膨大な学習データを何度も演算処理する必要がある上、学習するための環境構築やシステム選びなどハードルも多い。そこで重要になるのが基盤選びだ。

2019/02/20

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

株式会社日立ソリューションズ

製品資料

株式会社日立ソリューションズ

AIテクノロジーの活用で、顧客中心時代のマーケティングを成功に導く

WebやSNSの普及は、マーケティングの在り方を、企業主体から顧客中心の形に変貌させた。それに伴い、企業が顧客から得られるデータは膨大になりつつあり、そのデータを適切に分析してマーケティングを行うニーズも高まってきている。

2019/02/19

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ネットアップ合同会社

製品資料

ネットアップ合同会社

AIをすぐに導入可能、ディープラーニングの導入課題を解消した検証済み基盤とは

AIの持つ豊かな可能性が明らかになる一方で、AIインフラは今も複雑で、拡張性に難があるなど課題を抱えている。その解決策として注目されるのが、検証済みアーキテクチャによるディープラーニング向けインフラだ。

2019/02/07

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アイティメディア株式会社

技術文書

アイティメディア株式会社

Computer Weekly日本語版 1月9日号:ディープラーニングツール総まとめ(Kindle版)

TensorFlowなどのフレームワークだけでなく、さまざまな周辺ツールがそろってきたディープラーニングの世界。どのようなツールがあるのだろうか。他に今後IT管理者が身に付けるべき新スキル、AWSに潜むリスクなどの記事をお届けする。

2019/01/09

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アイティメディア株式会社

技術文書

アイティメディア株式会社

Computer Weekly日本語版 1月9日号:ディープラーニングツール総まとめ(EPUB版)

TensorFlowなどのフレームワークだけでなく、さまざまな周辺ツールがそろってきたディープラーニングの世界。どのようなツールがあるのだろうか。他に今後IT管理者が身に付けるべき新スキル、AWSに潜むリスクなどの記事をお届けする。

2019/01/09

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アイティメディア株式会社

技術文書

アイティメディア株式会社

Computer Weekly日本語版 1月9日号:ディープラーニングツール総まとめ

TensorFlowなどのフレームワークだけでなく、さまざまな周辺ツールがそろってきたディープラーニングの世界。どのようなツールがあるのだろうか。他に今後IT管理者が身に付けるべき新スキル、AWSに潜むリスクなどの記事をお届けする。

2019/01/09

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

日本オラクル株式会社

製品資料

日本オラクル株式会社

AIが導く“個客”に向けた顧客体験の新・成功方程式

“個客”に向けた高度な顧客体験は、さまざまなチャネルから収集されるデータを分析して初めて提供できる。この膨大なデータの分析にAIは注目されているが、人材、機械学習を含めまだまだハードルは高い。ではどうすればよいのか?

2018/12/27

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

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