Informatica
flow-image

MLOps : 5 étapes pour rendre opérationnels les modèles d'apprentissage automatique

Ce document est publié par Informatica

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) sont au cœur des avancées pilotées par les données qui transforment les industries du monde entier.  Les entreprises font la course pour tirer parti de l'IA et du ML afin de saisir un avantage concurrentiel et de proposer des innovations qui changent la donne. Mais l'IA et le ML sont des processus gourmands en données. Ils nécessitent de nouvelles compétences et de nouvelles capacités, notamment la science des données ainsi qu'un moyen d'opérationnaliser le travail de construction de modèles d'IA et de ML.

À lire dès maintenant pour en savoir plus sur l'IA et le ML et sur la manière d'automatiser et de produire des algorithmes d'apprentissage automatique. 

Télécharger maintenant

box-icon-download

*champs obligatoires

Please agree to the conditions

En faisant appel à cette ressource, vous acceptez nos conditions d'utilisation. Toutes les données sont protégées par notre politique de confidentialité. Si vous avez d'autres questions, n’hesitez pas à envoyez un email à: dataprotection@headleymedia.com.

Catégories apparentées Big Data, Big Data, Applications, Collaboration