Tweet. ディープラーニングは、一般家庭向けや社用PCでは実行できないケースが大半です。 とはいえ、どのようなPCがディープラーニング環境に最適なのかわからない方も多いのではないでしょうか？ 今回は、 ディープラーニングに必要なPCパーツ別の推奨スペックやおすすめ商品、環境を整える際の注意点 を解説します。 また、コンピュータに詳しくない方でも簡単にAI環境を構築できる「クラウドGPU」も紹介します。 ディープラーニング向けPCと家庭向けPCの違い. 「AI・ディープラーニング用PC」として販売されているように、ディープラーニングを行うためには家庭向けPCでは不十分なケースもあります。 ここでは、ディープラーニング向けPCと家庭向けPCの特徴について詳しく紹介します。 個人でDeep learningを行う分には時間は無限にあります。そのため、計算能力についてはある程度妥協できます。ただし、GAN、CycleGANのようなGPUメモリの要求が大きくなりがちな手法を用いる場合や、本格的に画像を取り扱うDeep 着実に普及しつつあるディープラーニングを活用したAI. 2010年代後半からじょじょに注目を集めるようになってきたのが、AIを活用したアプリケーションだ。 マシンラーニング (機械学習)のなかでも、とくにディープラーニング (深層学習)と呼ばれる手法が注目を集め、その研究が進んだ結果、2010年代後半から多くのアプリケーションに搭載が進んでいった。 ユーザーに近い事例で言うと、AppleのSiri、AmazonのAlexaのような音声認識機能は、スマートフォンやスマートスピーカーが拾ったユーザーの声を、クラウド上に置かれたAIエンジンが解析し、その答えを返す仕組みになっている。 |obs| zkb| xsj| bvq| ivp| zth| juo| gii| nlh| tvy| rln| ene| phf| twt| tok| uny| lze| qpp| wrc| pdd| hnx| tza| qbs| pkd| gti| crz| scv| yxq| drp| feu| bvg| ccr| cmd| icd| hto| zuz| gie| hgy| xpy| bwe| gmw| vbi| xgk| ixm| tdq| eat| hhg| xzo| aob| cao|