弗雷斯特研究:构建更好的AI和ML架构

美光委托弗雷斯特咨询公司(弗雷斯特 Consulting)进行了一项研究，重点介绍了硬件架构如何影响人工智能(AI)和机器学习(ML)实施的投资回报率. 该研究确定了高级人工智能和机器学习分析优化性能所需的最关键因素.

尽管高级分析为业务转型提供了大量的希望, 大多数公司才刚刚开始探索复杂的人工智能和机器学习模型带来的执行挑战. 像图像识别这样的用例, 语音识别和自动化更加先进, 用于训练和运行这些模型的硬件将变得越来越重要. 更好地了解差距和机会, 弗雷斯特调查了管理架构的IT和业务专业人员, 复杂数据的系统和策略.

向下滚动观看弗雷斯特和美光专家的网络研讨会，深入讨论这项研究，并深入了解内存和存储对人工智能和机器学习架构的重要性.