AI技術の考察:データ蓄積,クラウド利用およびAIパイプライン【JST・京大機械翻訳】

van Ooijen P. M. A; Darzidehkalani Erfan; Dekker Andre

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205746741281 整理番号：22P0277516

AI技術の考察:データ蓄積,クラウド利用およびAIパイプライン【JST・京大機械翻訳】

AI Technical Considerations: Data Storage, Cloud usage and AI Pipeline

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発行年： 2022年01月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人工知能(AI),特に深層学習は,訓練,試験,および検証のための膨大な量のデータを必要とする。これらのデータと対応するアノテーションの収集は,標準化された方法でこれらのデータへのアクセスを提供するイメージングバイオバンクの実行を必要とする。これは,現在の標準とガイドラインに基づく注意深い設計と実施を必要とし,現在の法的制約に従う。しかし,適切な画像データ収集の実現は,資源需要が高いためAIを訓練,検証,展開するには不十分であり,また,事前とクラウドの両方でAIパイプラインの注意深いハイブリッド実装を必要とする。この章は,データ蓄積,クラウド利用,およびAIパイプラインに含まれる異なる概念と実装側面の技術的背景を提供することによって,AI環境について技術的考察を行う必要があるとき,読者を助けることを目的とする。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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