Babbel – À lire avant achat : Apprendre une langue en 7 jours

Applications pour apprendre une langue :

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops Les scientifiques des données sont confrontés chaque jour à un point d’assemblage manuel de Machine Learning solutions et trouver des anomalies, entraînant un retard dans la création et l’expérimentation du modèle, réduisant ainsi le niveau de production. Pour résoudre ces problèmes, Google a annoncé Vertex AI, une plate-forme d’apprentissage automatique gérée destinée à accélérer le développement et la maintenance de modèles d’intelligence artificielle (IA) pour qu’ils soient généralement disponibles. Source : https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/original_images/Cloud_AI.jpg Les développeurs peuvent créer des pipelines d’apprentissage automatique pour entraîner et évaluer des modèles à l’aide d’algorithmes Google Cloud ou d’un code d’entraînement personnalisé et gérer des images, des vidéos, du texte, et les données tabulaires. Ils peuvent ensuite utiliser une infrastructure gérée évolutive pour déployer des modèles pour des cas d’utilisation en ligne ou par lots. Vertex AI unifie les services Google Cloud pour générer des modèles de machine learning dans une interface utilisateur et une API uniques, ce qui rend le processus de développement, de formation et de déploiement de modèles de machine learning à une échelle beaucoup plus simple. Les scientifiques peuvent déplacer les modèles de l’expérimentation à la production plus rapidement, découvrir des modèles et des irrégularités plus efficacement, faire de meilleures prévisions et de meilleurs jugements et être plus flexibles face à l’évolution de la dynamique du marché dans un environnement unifié. source : https://mma.prnewswire.com/media/1513069/MLOps_Lifecycle.jpg?p=publish Les scientifiques des données et les ingénieurs ML pourront accéder aux outils d’IA que Google utilise en interne, y compris la vision par ordinateur, le langage, la conversation et données structurées. En outre, il comprend des conteneurs prédéfinis pour la prédiction TensorFlow, XGBoost et Scikit-learn, ainsi que des images Docker que les développeurs peuvent utiliser pour générer des prédictions à partir d’éléments de modèle entraînés. Vertex ML Edge Manager, qui est actuellement en développement, peut créer et surveiller des modèles à la périphérie si les données doivent rester sur site ou sur un appareil. Déployez des applications d’IA plus nombreuses et plus rapides à l’aide de Vertex Vizier, ce qui augmente le taux d’expérimentation. Le magasin de fonctionnalités Vertex entièrement géré aide les praticiens à servir, partager et réutiliser les fonctionnalités de ML et les expériences Vertex. À son tour, il sera efficace pour les praticiens d’accélérer le déploiement des modèles en production avec une sélection de modèles plus rapide. Gérez les modèles avec facilité. Les produits MLOps tels que Vertex Model Monitoring, Vertex ML Metadata et Vertex Pipelines simplifient le processus de ML de bout en bout en réduisant la complexité de la maintenance et de la répétabilité des modèles en libre-service. Les scientifiques des données pourront évoluer rapidement en utilisant Vertex AI, mais ils s’assurent également que leur travail sera toujours prêt à être lancé. La plate-forme facilite un déploiement responsable et garantit que vous passez rapidement des tests et de la gestion des modèles à la production, générant à terme des résultats commerciaux. Vertex AI remplacera tous les services de legs comme AI Platform Data Labeling, AI Platform Training and Prediction, AutoML Natural Language, AutoML Video, AutoML Vision, AutoML Tables et AI Platform Deep Learning Containers. Pour commencer, ce didacticiel de Google montre comment accélérer les processus de formation ML avec Vertex AI, en évitant d’effectuer une formation de modèle sur des paramètres locaux tels que les ordinateurs portables ou les ordinateurs de bureau et en travaillant à la place avec le service de formation sur mesure Vertex AI. Les auteurs montrent comment empaqueter le code d’une tâche d’entraînement, soumettre une tâche d’entraînement, spécifier les machines à utiliser et acquérir le modèle entraîné à l’aide d’une image TensorFlow 2 prédéfinie. Source : https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops Publicité suggérée

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