機械学習プラットフォームをどう選ぶ？ 検討したい技術要素を説明：オープンソースの活用も有効（1/2 ページ）

機械学習プラットフォームを比較する際は、利用できるデータソース、使いやすさ、自動化の機能など、複数の要素を検討する必要がある。

[Bob Violino，TechTarget]

　焦って行動し、判断を誤れば大きな損失につながる危険がある。機械学習や人工知能の利点を活用したいと考えている企業は、本稿によるアドバイスに耳を傾け、そうした分野への投資を慎重に検討するのが賢明だろう。

　機械学習プラットフォームを比較する際、あらゆる点を検討しなければならない。導入担当者は決断の前に、できるだけ多くの要素を調査するとよい。

　機械学習プラットフォームの導入を検討している企業がまず考えた方がよい点は、機械学習プラットフォームで利用するデータの種類とデータ管理の機能だ。機械学習プラットフォームが顧客のオンプレミスシステム、プライベートクラウド、パブリッククラウド、あるいはそれらが混在した環境で利用可能かどうかも調査する必要がある。また検討している機械学習プラットフォームが、自社のビッグデータ戦略に活用できるか、そしてテキスト、画像、位置情報システムなど、さまざまなソースから収集したデータを駆使し、必要な機械学習モデルを構築できそうか、という点を検討する必要がある。

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