MLOPS: 5 kroków do operacjonalizacji modeli uczenia maszynowego
Dziś sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) zasilają postępy oparte na danych, które przekształcają branże na całym świecie. Firmy ścigają się, aby wykorzystać sztuczną inteligencję i ML, aby przejąć przewagę konkurencyjną i dostarczyć innowacje zmieniające grę. Ale AI i ML są procesami głodnymi danymi. Wymagają nowej wiedzy specjalistycznej i nowych możliwości, w tym nauki o danych oraz środków operacjonalizacji pracy nad budowaniem modeli AI i ML.
Przeczytaj teraz, aby dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji i ML oraz jak zautomatyzować i wyprodukować algorytmy uczenia maszynowego.
Czytaj więcej
Wysyłając ten formularz zgadzasz się Informatica kontakt z tobą e-maile marketingowe lub telefonicznie. Możesz zrezygnować z subskrypcji w dowolnym momencie. Informatica strony internetowe i komunikacji podlegają ich Informacji o ochronie prywatności.
Zamawiając ten zasób, wyrażasz zgodę na nasze warunki użytkowania. Wszystkie dane są chroniony przez nasz Informacja o ochronie prywatności. Jeśli masz jeszcze jakieś pytania, wyślij e-mail dataprotection@techpublishhub.com
powiązane kategorie: Analityka, Aplikacje, Bazy danych, Big Data, CEL, Chmura, Cloud Enterprise, Cyfrowa transformacja, Devops, ERP, IoT, Magazyn danych, Nauczanie maszynowe, Oprogramowanie, San, serwer, Składowanie, Sztuczna inteligencja, Współpraca, Zarządzanie danymi
Więcej zasobów z Informatica
Sześć kroków do prywatności inteligentnej...
Wzrost danych wybuchowych to obosieczny miecz. Z jednej strony umożliwia najbardziej destrukcyjnym i ekscytującym firmom na świecie tworzenie ko...
Uzasadnienie zarządzania danymi klientów
Jeśli to czytasz, dotarłeś już do kilku realizacji:
Ten przewodnik pomoże Ci zbudować przekonującą sprawę, która koncentruje się n...
4 klucze do strategicznego zarządzania danym...
Organizacje wdrażają strategię Master Data Management (MDM) w celu uzyskania jednego, zaufanego źródła wiarygodnych informacji w celu zapewni...
