Applications d'Machine Learning
en profitant de la puissance et de la scalabilité du cloud
Qu'est-ce que Machine Learning ?
L’Machine Learning relève de l'intelligence artificielle (IA) dont l'objectif est de développer des outils qui permettent aux machines d'apprendre automatiquement et par expérience, sans avoir été explicitement programmées pour cela.
Ces disciplines sont le résultat de l'intérêt croissant qui s'est manifesté ces dernières années dans les organisations pour disposer de données organisées qui facilitent la prise de décision.
Le stockage des données, leur analyse, leur traitement et la génération de prédictions par des modèles d'intelligence artificielle nécessitent une grande quantité de ressources informatiques disponibles pour effectuer des calculs complexes à des moments précis. Grâce à notre technologie cloud, vous disposez des ressources quand vous en avez besoin, en profitant des dernières technologies matérielles et logicielles disponibles et avec la certitude que vos données sont en sécurité dans nos centres de données. Disposez de ressources supplémentaires lorsque vous en avez besoin, afin de réduire les délais d’entraînement et de traitement des modèles. Et, bien sûr, vous paierez exclusivement selon votre temps d’utilisation.
De plus, cela est aujourd’hui beaucoup plus facile car,en un seul clic, vous pouvez maintenant installer sur nos Serveurs Cloud les applications les plus populaires utilisées par les scientifiques de Machine Learning.
Avantages du déploiement de modèles d'Machine Learning sur les Serveurs Cloud
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Exploitez les données de votre entreprise
La forte compétitivité du marché fait que les entreprises data driven acquièrent un avantage concurrentiel grâce à leurs connaissances et à leur réactivité en termes de prise de décision. Commencez à tirer profit des données de votre entreprise.
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L'infrastructure en 30 secondes
Commencez à développer vos modèles d'Machine Learning en un clic et ne vous souciez plus de la configuration du serveur.
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Analysez, explorez, visualisez
Analysez vos données en utilisant les frameworks de développement les plus répandus sur le marché et développez des modèles d'Machine Learning en Python et en R.
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Autres avantages du cloud
L'analyse des données nécessite une forte demande de ressources à des moments précis. La technologie du cloud vous permet d'accéder aux ressources dont vous avez besoin aussi longtemps qu’il le faut.
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Souplesse
Adaptez les ressources du serveur en fonction de vos besoins lors des charges de travail intensives et des entraînements de modèles à forte demande de CPU. Utilisez plusieurs CPU pour réduire les temps d'analyse et de formation.
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Matériel de dernière génération
Avec les CPU les plus puissants disponibles dans nos centres de données TIER III.
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Paiement à l’utilisation
Ne Payez que pour les ressources réellement consommées.
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Données sécurisées
Accédez à vos données et stockez-les en toute sécurité grâce aux services supplémentaires de stockage de données.
Cette application open source offre un environnement de développement accessible par navigateur pour le développement dans les notebooks. Les notebooks sont l'une des solutions les plus utilisées dans les projets de science des données et d'Machine Learning.
RStudio est un environnement de développement intégré (EDI) conçu pour le calcul statistique utilisant le langage de programmation R. Rstudio vous permet d’analyser des données, de générer des modèles et de visualiser des graphiques facilement.
Cette plateforme open source vous permet de développer sur des conteneurs de logiciels. Vous pouvez déployer vos modèles d'intelligence artificielle sur Docker pour développer vos propres applications d'Machine Learning.
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Support des projets d'analyse de données tout au long du cycle de vie
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Solutions de stockage : déploiement de serveurs SQL Server, MySQL, MariaDB
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Déployez des conteneurs open source sur votre serveur Docker pour accéder à de multiples environnements de développement et déployer vos applications d'Machine Learning
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Entraînement et optimisation des modèles d'Machine Learning
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Analyse, exploration et visualisation des données
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