号に収録されている、オープンソースの分散型ディープラーニング・フレームワークでディープラーニングの普及を促進する取り組みを紹介した章を抜粋翻訳したものです。現代のスマートで接続された世界で中心的な役割を果たしており、ディープラーニング機能を備えた、スケーラブルな分散型ビッグデータ解析の必要性は高まるばかりです。特徴量の設計や従来のマシンラーニングをサポートする既存のデータ処理パイプラインとディープラーニングを同じクラスターで処理したいという要望も増えています。最近リリースしました。使用してモデルを作成する方法を紹介します。1)、スケールアウト・コンピューティングを容易に行うことができます。プログラムとして記述することができます。プラットフォームでディープラーニング機能をネイティブにサポートします。ディープラーニングの包括的なサポート。高レベルのニューラル・ネットワークを含む、ディープラーニングの包括的なサポートを提供します。プログラムにロードすることもできます。非常に高いパフォーマンス。マルチスレッド・プログラミングを使用します。そのまま利用するよりもはるかに高速です。効率的なスケールアウト。通信の効率的な実装により、効率的にスケールアウトしてビッグデータ・スケールでデータ解析を実行できます。上に構築されるため、ディープラーニングにおいて計算負荷の高いモデルの訓練を簡単に分散できます。クラスター全体にワークを自動的に分配します。サポートし、ビッグデータのユーザーやデータ・サイエンティストがディープラーニングをより簡単に利用できるようにします。ユースケースは次のとおりです。クラスター上でディープラーニング・テクノロジーを使用して解析し、別のシステムとの間の大量の不要なデータ転送を排除します。プログラムやワークフローに追加して、システムの複雑さやエンドツーエンドのレイテンシーを減らします。含む、ディープラーニングを包括的にサポートします。プログラムとして実行できます。サポートはまもなく行われます。この記事が掲載される頃にはサポートされているでしょう。作成するには、最初に次のように入力します。マガジンの最新号が公開されました。プロセッサー向けのコードの現代化について説明します。号に収録されている、ビッグデータのアルゴリズムと可視化のパフォーマンス向上と可能性についてのケーススタディーに関する章を抜粋翻訳したものです。マガジンの最新号が公開されました。マガジンの最新号が公開されました。概要とその使用法を示すサンプルコードを紹介します。サイトはエクセルソフト株式会社が運営しています。社名、製品名などは一般に各社の表示、商標または登録商標です。