統合 AI フレームワーク

総合人工知能（ UAI ）は、開発者カンファレンス「F8 」で Facebook によって発表されました。UAI は Facebook 主導で開発された、PyTorch と Caffe の 2 つの深層学習フレームワークを統合したもので、PyTorch は大規模なコンピューティングリソースへのアクセスを想定したリサーチに焦点を当て、Caffeは、Android や Raspberry Pi デバイスのモデル展開に焦点を当てています。スコープが狭い Facebook の統合 AI とは異なり、統合分析は、データセットの準備、特徴量エンジニアリング、モデル開発、トレーニングから、モデルの本番環境へのデプロイに至るまで、人工知能のライフサイクル全体を見据えたソリューションに分類されます。開発から実運用までのライフサイクル全体において、データと人工知能を統合します。Apache Spark を搭載したデータブリックスの統合分析プラットフォームを使用することで、データと人工知能技術の統合、データエンジニアとデータサイエンティスト間の共同作業の改善、データ準備、モデルトレーニング、本番環境へのデプロイの簡素化が実現し、組織全体のイノベーションを加速させます。データブリックスのプラットフォームでは、データサイエンティストは Spark MLlib、TensorFlow、Pytorch、Caffe2 など、さまざまな AI フレームワークのセットを選択して利用することができます。

FAQ

1, 統合AIフレームワークとは何ですか？
データ準備からモデルの開発・運用までAIプロセス全体を統合管理する仕組みです。

2, FacebookのUAIとは何ですか？
PyTorchとCaffeを統合したAIフレームワークで、研究とモバイル展開の両方をカバーします。

3, Databricksの統合分析プラットフォームの利点は？
データとAIの統合により、開発効率とチーム間の連携が向上し、迅速なイノベーションが可能になります。