このホワイトペーパーでは、ディープラーニングプロジェクトを最初の構想段階から本番運用に移行する上での考慮事項について説明します。移行にあたっては、ビジネスとデータ両方のニーズを把握し、データの取り込みと前処理や、AIモデルのトレーニング、検証と提供を行うためのマルチステージのデータパイプラインを設計することなどが必要となります。
ディープラーニング（DL）の検討や設計を行っているデータエンジニア、インフラエンジニア、ビッグデータアーキテクト、基幹業務コンサルタントを主な対象読者としています。また、人工知能（AI）プロジェクトを試験段階から本番運用へ移行する際にデータサイエンティストが抱えることになる要件を把握し、対応する必要があるインフラチームにとっても役立つ内容です。
ぜひご確認ください。