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Forrester研究:构建更好的人工智能和ML架构

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十博公司委托Forrester咨询公司进行了一项研究,重点研究硬件架构如何影响人工智能(AI)和机器学习(ML)实现的投资回报. 该研究确定了最关键的因素,为优化性能的先进人工智能和ML分析.

尽管高级分析为业务转型提供了很大的希望, 大多数公司才刚刚开始探索复杂的人工智能和ML模型带来的执行挑战. 像图像识别这样的用例, 语音识别和自动控制变得更加先进, 用于训练和运行这些模型的硬件将变得越来越重要. 更好地理解差距和机遇, Forrester调查了管理架构的IT和业务专业人员, 复杂数据的系统和策略.

向下滚动观看Forrester和Micron专家的网络研讨会,深入讨论这项研究,深入了解内存和存储对人工智能和ML架构的重要性.

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Forrester     微米AI信息图表

 

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