c07-mlops-3819

Cinco etapas para operacionalizar modelos de aprendizagem automática

Acelere o tempo para obter valor dos projetos de ciência de dados e dos data lakes/armazéns de dados na nuvem

Inteligência artificial e aprendizagem automática estão transformando negócios e indústrias. Mas, sem um forte gerenciamento de dados, a maioria dos projetos de IA e ML não consegue chegar à produção e muito menos fornecer seu valor potencial.

 

Para ter sucesso com suas iniciativas de IA e ML, as organizações devem adotar práticas de MLOps (operações de aprendizagem automática). Baixe o nosso white paper para descobrir como os MLOps servem como uma estrutura para dar suporte à criação, implantação e monitoramento de modelos. Você saberá:

c25-mlops-3819pt

Obrigado por seu interesse na Informatica. Preencha o formulário a seguir para receber este item por e-mail.

Todos os campos são obrigatórios.

.

Este site é protegido por reCAPTCHA e as Políticas de Privacidade e os Termos de Serviço do Google se aplicam.

c25-mlops-3819pt

Obrigado por seu interesse na Informatica. Preencha o formulário a seguir para receber este item por e-mail.

Todos os campos são obrigatórios.

.

Este site é protegido por reCAPTCHA e as Políticas de Privacidade e os Termos de Serviço do Google se aplicam.

c25-mlops-3819pt

Obrigado por seu interesse na Informatica. Preencha o formulário a seguir para receber este item por e-mail.

Todos os campos são obrigatórios.

.

Este site é protegido por reCAPTCHA e as Políticas de Privacidade e os Termos de Serviço do Google se aplicam.

  • Por que é essencial operacionalizar pipelines de dados
  • Como ter sucesso em cada estágio de um projeto de IA/ML
  • As cinco etapas em um fluxo de projetos de MLOps