MLOPS: 5 trin til operationelisering af maskinlæringsmodeller
I dag driver kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) de datadrevne fremskridt, der transformerer industrier over hele verden. Virksomheder løber for at udnytte AI og ML for at beslaglægge konkurrencefordel og levere spilændrende innovation. Men AI og ML er data-sultne processer. De kræver ny ekspertise og nye kapaciteter, herunder datavidenskab og et middel til at operationalisere arbejdet med at opbygge AI- og ML -modeller.
Læs nu for at opdage mere om AI og ML, og hvordan man automatiserer og produktiserer maskinlæringsalgoritmer.
Læs mere
Ved at indsende denne formular accepterer du Informatica kontakte dig med marketingrelaterede e-mails eller telefonisk. Du kan til enhver tid afmelde dig. Informaticawebsteder og kommunikation er underlagt deres fortrolighedserklæring.
Ved at anmode om denne ressource accepterer du vores brugsbetingelser. Alle data er beskyttet af voresBekendtgørelse om beskyttelse af personlige oplysninger. Hvis du har yderligere spørgsmål, så send en e-mail dataprotection@techpublishhub.com
Relaterede kategorier: Analytics, Applikationer, Big data, Databaser, Datalagring, Datastyring, DevOps, Digital transformation, Enterprise Cloud, ERP, IoT, Kunstig intelligens, Maskinelæring, Opbevaring, Samarbejde, San, Server, SIGTE, Sky, Software
 
         
        Flere ressourcer fra Informatica
 
            CDP ud over markedsføring
Fart. Kvalitet. Lavpris. Der plejede at være et ordsprog om, at du kun kunne have to på samme tid. Men det var dengang. I dag forventer forbruger...
 
            6 måder at levere forretningsværdi fra dit ...
Data-drevet digital transformation kræver evnen til at levere pålidelig indsigt hurtigere end din konkurrence. Cloud Data Warehouses tilbyder øg...
 
            Moderniser analyser og applikationer i skyen ...
For moderne chef for digitale officerer hos organisationer i dag er digital forretning ikke længere en ambition - det er en nødvendighed. Den sen...
 
						
									