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
Aktualizacja rynku zarządzania danymi Bloor ...
Streaming Analytics to przestrzeń, która jest w dużej mierze zbudowana z tyłu przetwarzania strumienia. Z kolei rozwiązania przetwarzania stru...
IPAAS NEXT GEL IPAAS DUMMIES
Cyfrowa transformacja zmienia oczekiwania: lepsza obsługa, szybsza dostawa, przy mniejszych kosztach. Firmy muszą się przekształcić, aby pozos...
5-etapowy plan sukcesu w zarządzaniu danymi ...
Dane są jednym z najbardziej strategicznych zasobów dla każdej firmy, ponieważ napędzają transformację cyfrową. Właściwe dane umożliwiaj...
