モデルのトレーニングが完了したら、ラベル付けされていないコンテンツを特定するため、トレーニング済みのモデルを使用して推論を開始します。億を超えるセンサーがインターネットに接続されると予測されます。それらは急激な計り知れない規模のデータを生み出すでしょう。マシンを考慮するまでは、これは膨大な量のデータです。データを生成これらのデータには、ビジネス、運用、セキュリティーに関連する重要な見識が含まれており、影響を受ける業界はリアルタイムでデータを抽出、解析、および解釈したいと考えています。道のりの最初のステップは、データを準備することです。ビジネスモデルを考える場合、データのライフサイクル全体を考慮することが不可欠です。クリーンアップ、および統合方法に加えて、処理を開始する前のデータの格納とステージングに関する明確な方針を含める必要があります。データ戦略は組織ごとに異なりますが、データのライフサイクルを認識し、競争力のあるデータ戦略を実現するためエンド・ツー・エンドの最適化されたデータベース・ソリューションの構築に注目します。導入する工程を理解することが重要です。最初のステップは、組織全体が直面する課題を把握し、ビジネス上の価値とそれらを克服するために必要なコストに基づいて優先順位を付けることです。最初に取り組むべき最も影響の大きい課題は右上のエリアです。ソリューションが問題解決に最適か判断し、そのソリューションを実装するのに必要な専門知識があるかどうかを評価することです。調査が伴うため、専門家チームがフェイルファストの継続的な改善方針を受け入れられるかどうか確認しておく必要があります。人的リソースが整ったら、次のステップはデータを調達して解析の準備をすることです。同時に、課題に取り組むために必要なすべてのテクノロジー・インフラを立ち上げます。これで、ビジネス上の課題を解決するため、データを扱う準備はできました。組織がデータ主導の調査結果を受け入れて行動する準備ができていない限り、これまでの作業は無駄になります。典型的な例として、スポーツ分野におけるデータ解析に対する導入時の議論が上げられます。当初、ジェネラル・マネージャーとスカウトは、自身の長年の経験と専門知識を上回るコンピューター・アルゴリズムを物笑いにしていました。通して本来達成しようと考えていたビジネス価値を実現する可能性が高まります。センターの創設者です。教授の研究のいくつかは、世界を変革するため集合的に働く人間とマシンに関するアイディアを探求しています。知識が、ビジネス戦略にどのように影響するか理解することが重要です。解決しようとするビジネス上の問題に関する深い理解を組み合わせることで、将来のビジネスを加速できます。つの方法を説明します。(このドキュメントではカバーされません。スケーラブル・プロセッサー・システムをトレーニングして評価する方法を説明します。ここで紹介する手順をそのまま適用するか、機能拡張や変更の基礎として使用してください。プロセッサー・ベースのシステムでも動作するはずです。ここで使用されるソフトウェアは、いずれもパフォーマンスの最適化は行われていません。