AI/MLプロジェクトを推進して生産性向上を実現

人工知能（AI）と機械学習（ML）の取り組みが、必ずしも順風満帆に進むとは限りません。コストは増え、活用することが困難になってくることもあります。AI/MLモデルを構築して生産性を向上させるためには、信頼できる高品質なデータが必要です。

機械学習オペレーション（MLOps）によって、AI/MLモデルを大規模に運用化することができます。

インフォマティカのホワイトペーパー『MLOps：機械学習モデルを運用化するまでの5つのステップ』では、以下の内容を分かりやすい説明で理解することができます。

  • AI/MLイニシアチブの成功にはMLOpsが不可欠な理由
  • AI/MLの自動化をエンタープライズ規模で高速化する方法
  • AI、ML、データサイエンスプロジェクトのすべての段階で最高の結果を出すためのステップバイステップのガイド
  • インフォマティカソリューションでデータマネジメントを強化する方法

アナリティクス、AI、MLを強化することで、競合他社の数歩先を進んで行くことが可能になります。

機械学習をデータサイエンスに活用して運用化するまでの5つのステップ

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