Mlops: 5 étapes pour opérationnaliser les modèles d'apprentissage automatique
Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) alimentent les avancées basées sur les données qui transforment les industries du monde entier. Les entreprises se déroulent pour tirer parti de l'IA et de la ML afin de saisir un avantage concurrentiel et de fournir une innovation révolutionnaire. Mais l'IA et le ML sont des processus avides de données. Ils nécessitent une nouvelle expertise et de nouvelles capacités, y compris la science des données et un moyen d'opérationnaliser le travail pour créer des modèles d'IA et de ML.
Lisez maintenant pour en savoir plus sur l'IA et le ML et comment automatiser et productiver les algorithmes d'apprentissage automatique.
En savoir plus
En soumettant ce formulaire, vous acceptez Informatica vous contacter avec e-mails marketing ou par téléphone. Vous pouvez vous désinscrire à n'importe quel moment. Informatica des sites Internet et les communications sont soumises à leur Avis de confidentialité.
En demandant cette ressource, vous acceptez nos conditions d'utilisation. Toutes les données sont protégé par notre Avis de confidentialité. Si vous avez d'autres questions, veuillez envoyer un e-mail dataprotection@techpublishhub.com
Catégories associées : Analytique, Applications, Apprentissage automatique, Bases de données, Big Data, BUT, Cloud d'entreprise, Collaboration, DevOps, Entreposage de données, Erp, Gestion de données, Intelligence artificielle, IoT, Logiciel, Nuage, San, Serveur, Stockage, Transformation numérique
Plus de ressources de Informatica
Un plan de 5 étapes pour le succès de la ge...
Les données sont l'un des actifs les plus stratégiques pour toute entreprise car il alimente la transformation numérique. Les bonnes données vo...
Stratégie de données CX: le cadre ultime po...
La fidélité des clients peut être éphémère. Selon PWC, 32% des clients cesseraient d'interagir avec une marque qu'ils aiment après un seul m...
Six étapes vers la confidentialité des donn...
La croissance des données explosives est une épée à double tranchant. D'une part, cela permet aux entreprises les plus perturbatrices et les pl...
