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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
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