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
6 sposobów dostarczania wartości biznesowej...
Cyfrowa transformacja oparta na danych wymaga możliwości dostarczania godnych zaufania spostrzeżeń szybciej niż konkurencja. Hurtowni danych w...
Skoroszyt programu zarządzania danymi
Jeśli to czytasz, podjąłeś już kilka ważnych decyzji. Postanowiłeś zainwestować w zarządzanie danymi, co oznacza, że zdecydowałe...
Redefiniowanie nowoczesnego zarządzania dany...
Twoja organizacja musi nieustannie wprowadzać innowacje, aby zachować konkurencję. A spostrzeżenia biznesowe są niezbędne do napędzania wszy...
