あらゆる場所で AI とデータサイエンスをスケーリングする高速パス

業界を越えた数千もの企業が、インテル® AI テクノロジーにより拡張された既存のシステムを使用して、人工知能 (AI) で飛躍的な進展を遂げています。内蔵型のハードウェア・アクセラレーションと一般的なソフトウェアツールを最適化することで、AI のワークフローは、データの取り込みから大規模な導入まで、合理化されています。AI を使用して大きな課題を果たすイノベーターに、インテルはあらゆる場所で AI をスケーリングする道を切り開いています。

注目のユースケース

企業はさまざまな方法で AI を使う一方で、最小限のコストとリスクで、どのようにコンセプトから実環境規模へ迅速に移行するかという、共通の AI の課題に直面しています。次の顧客は AI が必要な場所はどこでも、なじみのあるインテル製品が搭載された環境が導入されていることを発見しました。

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よくある質問

人工知能 (AI) とは、機械が高度な人間の能力を模倣できるようにする幅広いクラスのシステムを指します。マシンラーニング (ML) は、既知の既存データからのパラメーターを使用し、不景気、意思決定ツリー、ステート・ベクトル・マシンなどに対して、同様の新しいデータの結果を予測する統計手法です。ディープラーニング (DL) は、人工ニューラルネットワークと呼ばれる、大量のデータから学習する脳の構造と機能に着想を得た複数の層とアルゴリズムを使用した ML のサブセットです。DL は、コンピューター・ビジョン、自然言語処理、推奨エンジンなどのようなプロジェクトに使用されています。

最初に、データが作成され、システムに入力されます。この時点で、一貫性のあるデータ形式、種類、品質を確保するために前処理を行います。クリーンなデータが保証されると、よりスマートで迅速な分析をサポートするために、モデリングと最適化のプロセスを始めます。AI モデルは実証された時点で、プロジェクトの要件を満たすように導入することができます。

分析によって、大量のデータをパターン化し、将来の成果を予測します。AI は、速度、パターン発見、データの相関性の表面化に関して、データ処理を自動的に行うことで、実用的なインサイトをもたらします。

いいえ。グラフィックス処理ユニット (GPU) は、効率的に大規模なデータセットを処理できるため、AI プロジェクトの選択肢とされてきました。しかし、今日の中央演算装置 (CPU) は AI プロジェクトの優れた選択肢であることがよくあります。広範囲に大規模なデータセットで複雑なディープラーニングを実行しない限り、CPUは、よりアクセスしやすく、安価で、エネルギー効率に優れたものです。

いいえ。グラフィックス処理ユニット (GPU) は、効率的に大規模なデータセットを処理できるため、AI プロジェクトの選択肢とされてきました。しかし、今日の中央演算装置 (CPU) は AI プロジェクトの優れた選択肢であることがよくあります。広範囲に大規模なデータセットで複雑なディープラーニングを実行しない限り、CPUは、よりアクセスしやすく、安価で、エネルギー効率に優れたものです。