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\n摄取，转化，训练，执行
\n在人工智能向高适应性转变的过程中，微米内存和存储一直是英雄, 自我训练, 无处不在的, 主流使用的机器学习系统. 另一位同事, 托尼Ansley, 美光高级技术营销工程师, 发表了三篇系列博客, 最终 人工智能和机器学习需要高性能存储. Tony围绕AI/ML工作流程的四个阶段构建了他的基础架构讨论和建议. 摄取、转换、训练和执行.
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\n"}}' id="text-90c5cc7c1e">对于科技用户来说，我们生活在一个激动人心的时代. 人工智能已经成为一股市场力量，正在改变经济的各个领域. 人工智能和机器学习(ML)终于被嵌入并提供商业应用, 交付主流分析/人工智能作为商业业务的务实推动者. 然而，专家们认为，我们只是处于人工智能的早期阶段. 和, 尽管有大量沙巴体育安卓版下载令人兴奋的AI/ML的“嗡嗡声”, 切实可行的建议, 相关的结果很难找到.
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摄取, 变换, 火车, 和执行:AI/ML工作流中的每个阶段都有特定的基础设施关注点
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托尼说, “我想强调我们认为需要克服的关键障碍，以及美光如何帮助一个组织作为一个商业企业开始进入人工智能/机器学习世界.从托尼的博客和其他美光的内容，比如我们的 人工智能信息, 新的白皮书详细介绍了闪存和存储如何让您更接近处理引擎的数据，从而更快地进行分析.
速度更快，并行进程更多
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