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機械学習は、企業がデータからより多くの価値を引き出す道を切り開く。ただし、機械学習の専門家に対する需要は高く、プロセスのボトルネックにつながっている。これに対処するために、データアナリストが独自の機械学習モデルを作成してテストできるようにするという概念が検討されている。これにより、予測分析のビジネス インテリジェンスへの統合が加速される可能性がある。大手テクノロジー企業が、人気の高いデータプラットフォーム向けに、プラットフォームを大規模なデータ ウェアハウスと統合するMLアクセラレーターをリリースした。このアプリケーションは、機械学習ツールへの簡単なアクセスを提供し、ユーザーが信頼できるデータを使用してモデルをトレーニングおよび実行できるようにすることで、機械学習のワークフローを簡素化する。このアプリケーションは、プラットフォーム内の信頼できるデータに基づいて、トレーニングから評価、推論生成に至るモデル作成のあらゆる側面を管理する。これにより、ユーザーはコードを書かずに機械学習を利用できるようになり、データアナリストによる機械学習のより深い導入が促進される。詳細はGoogleのブログを参照されたい。