Implantar MLOps en la empresa

Índice

A

• Estrategia de implementación de las pruebas A/B, Estrategias de implementación
• tipos de datos avanzados
  • construir frente a comprar para problemas de PNL de MLOps, Build Versus Buy for MLOps NLP Problems-ExploringNLP with OpenAI
  • IA compuesta,Casos de usode la IA compuesta sin servidor
  • Encuadre deproblemas de ML con series temporales, Encuadre de problemas de ML con seriestemporales-Series temporales con el BigQuery de GCP y SQL
  • solucionespara, Soluciones para Tipos de DatosAvanzados-Conclusión
  • análisis de vídeo, clasificación de imágenes e IA generativa, Video Analysis, Image Classification, and GenerativeAI-Técnicas de clasificación de imágenescon CreateML
• Alianza para la Infraestructura de la IA (AIIA), MLOps en la Nube
• IA, transformación empresarial mediante, Identificar el caso de uso empresarial y los objetivos-Definirlos objetivos y evaluar el ROI
• Asistente de programación en parejas potenciado por IA, Implementación de MLOps con Rust
• algoritmos, elegir, Eligetu algoritmo-Elige tu algoritmo
• Amazon
  • Proyecto Firecracker, Al principio fue la línea de comandos
  • obtener ingresos de las recomendaciones basadas en IA, Identificar el caso de uso y los objetivos empresariales
• Amazon DynamoDB, Navegando por el análisis de series temporales con AWS
• Amazon EMR, Navegando por el análisis de series temporales con AWS
• Previsión de Amazon, Navegando por el análisis de series temporales con AWS
• Previsión de Amazon DeepAR+(ver DeepAR+)
• Amazon Kinesis Data Analytics, Navegando por el análisis de series ...