機械学習 (ML) に関しては、スピードが重要です。データの準備、モデルのトレーニング、本番環境への導入が速ければ速いほど、より早く洞察を獲得し、ビジネスの価値を高めることができます。このスピードを達成するには、企業に単なるコンピューティング能力以上のものが求められます。データ パイプラインの開発、クラウド統合、インフラストラクチャの計画に対する戦略的なアプローチが必要です。目標は ML モデルの準備を促進することであり、業界のリーダーからのアドバイスがあれば間違いはありません。 は Google のシニア カスタマー エンジニアであり、米国のエンタープライズ クライアント向けのクラウド、データ、デジタル ワークプレイス ソリューションの開発を先導しています。また、長年にわたり AI インフラストラクチャとクラウド テクノロジーの開発にも貢献しています。業界でこれを正しく行う方法を知っている人がいるとすれば、それは Abhijeet です。 アビジート・ラジワデ データを変換するためのデータパイプライン開発の簡素化の重要性 MLの取り組みの中心となるのはデータです。しかし、分析やモデルのトレーニングのためのデータの準備は複雑で時間のかかるプロセスです。そこで、Google Dataflowを使用してデータ変換パイプラインを構築し、エンタープライズAIワークロードのデータ準備を支援することができます。Abhijeetは、データエンジニアの生産性を高めるためにデータフロー開発を合理化することの重要性に重点を置いています。彼は、 これにより、データフロー ストリーミング パイプラインを構築するための学習曲線と立ち上げ時間が短縮されました。この製品は、開発者エクスペリエンスを向上させるいくつかの重要な機能を提供し、主に開発サイクルを加速し、エラーをより効率的に軽減します。データ パイプラインの作成と実行を合理化することで、組織は、特徴エンジニアリング、モデル トレーニングなどの ML タスク用にデータを取り込み、変換し、準備するプロセスを加速できます。   Dataflow 用 Cloud Code プラグイン 乱雑なデータセットの整理、関連する機能の抽出、複数のソースからの情報の集約など、簡素化されたデータフロー開発ツールにより、データ サイエンティストやデータ エンジニアは、最も得意とするデータの分析とモデルの構築に集中できるようになります。 戦略的なクラウド容量計画: ML ワークロードのリソースの最適化 合理化された開発プロセスと並行して、 ML モデルの準備を促進する上で、クラウド キャパシティ管理は極めて重要な役割を果たします。「クラウド キャパシティ管理は、効果的な IT 戦略の重要な部分です」と Abhijeet 氏は言います。「クラウド キャパシティ プランニングは、ワークロードに必要なリソースが確保されるだけでなく、ワークロードの過剰プロビジョニングによるクラウド料金も削減します。」キャパシティ要件を評価し、過去の使用パターンを確認し、ビジネス ニーズに基づいてキャパシティ プランニングを戦略化することで、組織は ML ワークロードのリソース割り当てを最適化できます。このアプローチは、パフォーマンスを向上させるだけでなく、最適なリソース使用率を確保することでコストを削減します。   戦略的なクラウド容量計画 統合ソリューションによる ML モデルの準備の加速 データフロー開発の簡素化、クラウド コード プラグインの統合、戦略的なクラウド容量計画の融合により、ML モデルの準備を促進する包括的なソリューションが提供されます。組織がこれらの統合ソリューションを採用すると、ML モデル開発の複雑さを効率と俊敏性を高めて乗り越えることができます。開発プロセスを合理化し、リソースの使用を最適化するように設計されたツールと戦略により、コンセプトから展開までの道のりがシームレスで加速された取り組みになります。 業界は変化しています。あなたもそれに合わせて変化しましょう 「再発明は回復力の原動力です」とアビジートは言います。「しかし、自分自身を再発明する能力があれば、取り残されることはなくなります。適応し、新しいスキルを学び、より強く、より適応力のある人間として立ち上がることができます。」 あなたの会社は AI 革命の準備ができていますか? 多くの企業が変革の瀬戸際にいますが、適切なデータとインフラストラクチャの戦略がなければ、取り残されるリスクがあります。ここで Abhijeet Rajwade が役に立ちます。AI ワークロード向けにデータを変換し、クラウド インフラストラクチャを活用するソリューションの設計における熟練した専門家として、彼はデータを変換し、クラウド インフラストラクチャを最大限に活用するソリューションを設計する準備ができています。未来はここにあります。そのため、計画がそれに対応できるように準備する時が来ました。

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

ML モデルの準備の迅速化: 業界の専門家 Abhijeet Rajwade の洞察

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