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La capacité d'appliquer l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) pour dégager des informations à partir des données grâce à des modèles opérationnels d'apprentissage machine constitue un avantage concurrentiel majeur pour les entreprises. L’opérationnalisation de leurs modèles ML se heurte cependant à des problèmes typiques de cette dernière ligne droite, liés au déploiement et à la gestion des modèles.

Au sommaire de ce document :

  • Les défis de l’opérationnalisation des modèles ML
  • Une couverture complète du cycle de vie du ML
  • L’architecture et les caractéristiques clés de HPE Ezmeral ML Ops

En savoir plus.

Sponsor :
Hewlett Packard Enterprise
Posté le :
28 janv. 2022
Document paru le :
28 janv. 2022
Format :
PDF
Type :
Analyse

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