GitHub - awslabs/gluonts: Probabilistic time series modeling in PythonYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
コラム - グーグルのクラウドを支えるテクノロジー | 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
[IT研修]注目キーワード Python Power Platform 最新技術動向 生成AI Docker Kubernetes 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測 (中井悦司) 2017年6月 はじめに 今回は、データセンターのエネルギー効率を機械学習で予測するという事例を紹介します。これは、2014年に公開された論文「Machine Learning Applications for Data Center Optimization」で解説されているもので、ニューラルネットワークを用いて、サーバーの稼働率や冷却水の温度設定によるエネルギー効率の変化を予測するというものになります。 Googleのデータセンターにおけるエネルギー効率 データセンターのエネルギー効率は、一般に、PUE（Power Usage Effectiveness）という指標で計測されます。こ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
