Cinco pasos para poner en marcha modelos de aprendizaje automático
Acelere el valor de proyectos de ciencia de datos y warehouses/lagos
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están transformando empresas e industrias. Pero sin una gestión de datos sólida, la mayoría de los proyectos de IA y ML no logran llegar a la fase de producción y mucho menos ofrecer su valor potencial.
Para que su iniciativas de IA y ML tengan éxito, las organizaciones deben adoptar prácticas de MLOps (operaciones de aprendizaje automático). Descargue nuestro white paper para descubrir cómo MLOps sirve como estructura sobre la que desarrollar, implementar y supervisar modelos. Descubrirá lo siguiente:
- Por qué es esencial poner en marcha canalizaciones de datos
- Cómo tener éxito en cada fase de un proyecto de IA/ML
- Los cinco pasos de un flujo de proyecto de MLOps
