Mise en œuvre des MLOps dans l'entreprise

Index

A

• Stratégie de déploiement des tests A/B, Stratégies de déploiement
• types de données avancés
  • Build versus buy for MLOps NLP problems, Build Versus Buy for MLOps NLP Problems-Explorer leTAL avec OpenAI
  • Composite AI, CompositeAI-Cas d' utilisationde l'IA composite avec Serverless
  • ML problem framing withtime series, ML Problem Framing with Time Series-TimeSeries with the GCP BigQuery and SQL.
  • solutions pour, Solutions pour les types de donnéesavancés-Conclusion
  • Analyse vidéo, classification d'images etIA générative, Analyse vidéo, classification d'images et IA générative -Techniques de classification d' imagesavec CreateML
• Alliance pour l'infrastructure de l'IA (AIIA), MLOps dans le Cloud
• IA, transformation de l'entreprise par, Identifier le cas d'utilisation et les objectifs de l'entreprise-Définir lesobjectifs et évaluer le retour sur investissement.
• Assistant de programmation en binôme alimenté par l'IA, Mise en œuvre de MLOps à l'aide de Rust.
• algorithmes, choisir, Choisis ton algorithme-Choisiston algorithme
• Amazon
  • Projet Firecracker, Au commencement était la ligne de commande
  • revenus des recommandations alimentées par l'IA, Identifier le cas d'utilisation et les objectifs de l'entreprise.
• Amazon DynamoDB, Naviguer dans l'analyse des séries temporelles avec AWS
• Amazon EMR, Naviguer dans l'analyse des séries temporelles avec AWS
• Amazon Forecast, Naviguer dans l'analyse des séries temporelles avec AWS.
• Amazon Forecast DeepAR+(voir DeepAR+)
• Amazon Kinesis Data Analytics, Naviguer dans l'analyse ...