c07-mlops-3819

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:

c25-mlops-3819es

Gracias por su interés en Informatica. Complete el siguiente formulario para que le enviemos este artículo por correo electrónico.

Todos los campos son obligatorios.

Informatica will use data provided here in accordance with our privacy policy.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

c25-mlops-3819es

Gracias por su interés en Informatica. Complete el siguiente formulario para que le enviemos este artículo por correo electrónico.

Todos los campos son obligatorios.

Informatica will use data provided here in accordance with our privacy policy.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

c25-mlops-3819es

Gracias por su interés en Informatica. Complete el siguiente formulario para que le enviemos este artículo por correo electrónico.

Todos los campos son obligatorios.

Informatica will use data provided here in accordance with our privacy policy.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

  • 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