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Entwicklung und Aufbau einer Daten-Pipeline für AI-Workflows

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Das Deep Learning erfreut sich großer Beliebtheit, besonders wenn es darum geht neue Services einzuführen und bessere Erkenntnisse aus Unternehmensdaten zu gewinnen.

Um eine Deep-Learning-Technologie umzusetzen, müssen Data-Science-Teams jedoch eine vollständige Architektur der Daten aufbauen, um Engpässe zu vermeiden – wie genau das geht, das erfahren Sie hier.

Anbieter:
NetApp
Veröffentlicht am:
15.03.2019
Verfasst am:
15.03.2019
Format:
PDF
Länge:
18 Seite(n)
Typ:
White Paper
Sprache:
Deutsch

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