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市場調査レポート
商品コード
1521946
生成AIが従来のAI・機械学習ライフサイクルを強化Generative AI Augmenting the Traditional AI and Machine Learning Life Cycle |
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| 生成AIが従来のAI・機械学習ライフサイクルを強化 |
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出版日: 2024年07月23日
発行: IDC
ページ情報: 英文 11 Pages
納期: 即納可能
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- 概要
- 目次
このIDC Perspectiveでは、従来のAI・機械学習ライフサイクルに対する生成AI（GenAI）の変革的な影響に焦点を当て、効率性の向上、モデル開発の加速、人材不足の解消におけるその役割を強調しています。AI/MLライフサイクルにGenAIを組み込むことで、組織は基盤モデルを活用して、データ準備から展開まで、様々なライフサイクルタスクを自動化・改善し、AI/MLの採用を促進して投資を最適化できます。IDCのAI Software、リサーチディレクター、Kathy Lange氏は次のように述べています。「基盤モデルは、多くの新しいGenAIベースのアプリケーションだけでなく、従来のAI/MLの単調な作業を合理化するためのゲームチェンジャーです。データの準備から展開、監視に至るまで、機械学習のライフサイクルの各ステップを変革する可能性を秘めています」
エグゼクティブスナップショット
状況概要
IDCの視点
- 副操縦士
- バイアス検出
- データパイプライン
- 機能パイプライン
- モデルのトレーニング
- 検証と統合
- 展開と監視
- 企業のニーズ
- 商用AI/MLプラットフォームにおける基盤モデルのベンダー統合
テクノロジーバイヤーへのアドバイス
参考資料
- 関連調査
- 要約
This IDC Perspective highlights the transformative impact of generative AI (GenAI) on the traditional AI and machine learning life cycle, emphasizing its role in enhancing efficiency, accelerating model development, and addressing talent gaps. By embedding GenAI within the AI/ML life cycle, organizations can leverage foundation models to automate and improve various life-cycle tasks, from data preparation to deployment, thereby driving adoption and optimizing AI/ML investments."Foundation models are game changers not only for many new GenAI-based applications but also for streamlining traditional AI/ML drudgery," says Kathy Lange, research director, AI Software at IDC. "They have the potential to revolutionize each step of the machine learning life cycle, from data preparation to deployment and monitoring."
Executive Snapshot
Situation Overview
IDC's Point of View
- Copilots
- Bias Detection
- Data Pipelines
- Feature Pipelines
- Train Model
- Validate and Integrate
- Deploy and Monitor
- Enterprise Needs
- Vendor Integration of Foundation Models in Commercial AI/ML Platforms
Advice for the Technology Buyer
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- Synopsis
