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Google Cloudが解説! エンジニアはAI/MLソリューションのレイヤー構造を理解しよう!
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Google Cloudが解説! エンジニアはAI/MLソリューションのレイヤー構造を理解しよう!
AIやML(機械学習)が話題になるとき、「AIは簡単に使えるようになり、民主化が進んでいる」という論調... AIやML(機械学習)が話題になるとき、「AIは簡単に使えるようになり、民主化が進んでいる」という論調もあれば、「AIを使いこなすには(あれこれ必要で)MLOpsが必要だ」という論調もある。お手軽なのか、壮大なシステムを構築しないといけないのか。「どっちなんだ」と思う人もいるのではないだろうか。混乱するのは見ているレイヤーが違うからだ。AI/MLソリューションのレイヤー構造についてグーグル・クラウド・ジャパン合同会社の中井悦司氏と下田倫大氏が解説する。 AI/MLソリューションはSaaS、PaaS、IaaSをイメージすると分かりやすい AIやMLは誰でも使える簡単なものなのか、MLOpsを作らなくてはいけないのか。グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 中井悦司氏はクラウドソリューションのレイヤ(SaaS、PaaS、IaaS)に例えて考えるといいと提案する。 AI/MLソリューションのレイヤ