ディープラーニングフレームワークをCDHとCloudera Data Science Workbenchで動かす

原著者：Vartika Singh 原文：Deep Learning Frameworks on CDH and Cloudera Data Science Workbench 訳：有賀 「ビッグデータ」の台頭により、機械学習はずっと簡単になりました。少量のデータだけを観察した後に新しいデータを一般化する、統計的推定の負担が大幅に軽減されたためです。典型的な機械学習タスクのゴールは、観測データを説明する変動要因を分離するように特徴を設計することです。 しかし、多くの実世界の人工知能アプリケーションの難しさの主な原因は、変動要因の多くが観察できるすべてのデータに影響を与えることです。 ディープラーニングは、より単純な表現を導入することによって、表現学習を通してこの中心的な問題を解決します。 企業や研究者は、現在および将来のテクノロジーの進化に影響を及ぼすために、ますます多くのデータを分析して

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“化するモデルやアルゴリズムに迅速かつ対話的なデータ分析を可能とする包括的なツールです。オンプレミスでもパブリッククラウドでも動作可能で、CDHプラットフォームの機能を余すことなく使えます。Cloudera Data Science