AI Platform

Plate-forme unique pour créer, déployer et gérer des modèles de machine learning

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Plate-forme de bout en bout dédiée à la science des données et au machine learning

AI Platform facilite la tâche des développeurs, des data scientists et des ingénieurs en données qui souhaitent optimiser leurs workflows de ML. AI Platform permet à tous ses utilisateurs de passer rapidement de la conception au projet, qu'il s'agisse de science des données de type "pointer-cliquer" basée sur AutoML ou de l'optimisation avancée de modèles. Profitez de l'expertise de Google en intégrant nos technologies d'IA de pointe dans vos applications, grâce à des outils tels que TPU et TensorFlow.

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Préparer

Préparez et stockez vos ensemble de données avec BigQuery. Utilisez ensuite le service intégré d'étiquetage de données pour étiqueter vos données d'entraînement en appliquant une classification, une détection d'objets ou encore une extraction d'entités pour les images, les vidéos, l'audio et le texte.

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Créer

Créez des modèles de machine learning performants sans écrire une seule ligne de code grâce à l'interface utilisateur conviviale d'AutoML, ou utilisez votre propre code avec AI Platform Notebooks, un service géré Jupyter Notebook, qui fournit des environnements entièrement configurés pour le développement de modèles. Vous pouvez ensuite entraîner vos modèles dans le cloud à l'aide d'AI Platform Training.

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Valider

Validez vos modèles à l'aide d'AI Explanations, qui vous aide à comprendre les résultats de votre modèle, vérifier son comportement, identifier les biais qu'il comporte et obtenir des idées pour améliorer votre modèle et vos données d'entraînement. Si vous souhaitez aller plus loin, utilisez AI Platform Vizier, un service d'optimisation par boîte noire qui vous aide à régler les hyperparamètres et à optimiser les résultats de votre modèle.

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Déployer

Déployez vos modèles à grande échelle et obtenez des prédictions dans le cloud à partir de ceux-ci grâce à AI Platform Prediction. Ce service gère l'infrastructure requise pour exécuter votre modèle et le rend disponible pour les requêtes de prédiction en ligne et par lot. Vous pouvez également utiliser AutoML Vision Edge pour déployer vos modèles en périphérie et déclencher des actions en temps réel basées sur des données locales. TensorFlow Enterprise offre une assistance de niveau professionnel pour votre instance TensorFlow.

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Opérations de machine learning (MLOps)

Gérez vos modèles, vos tests et vos workflows avec MLOps de bout en bout en déployant des pipelines fiables et reproductibles à l'aide d'AI Platform Pipelines. Une évaluation continue vous permet de contrôler les performances de vos modèles et vous transmet continuellement des informations sur ces performances.

Cycle de vie du machine learning de bout en bout

Développement du ML

Tarification

Explainable AI, Notebooks, Vizier, TensorFlow Enterprise et Pipelines (Marketplace) peuvent être utilisés gratuitement. En revanche, les ressources Google Cloud que vous utilisez avec ces services (Compute et Storage, par exemple) vous sont facturées. Pour en savoir plus sur les tarifs de nos services gérés comme Training, Prediction, le service d'étiquetage de données, AutoML et BigQuery, cliquez ici. Vous pouvez également utiliser notre simulateur de coût pour estimer les coûts d'exécution de vos charges de travail.

Partenaires

Forts d'une solide expérience en IA, les partenaires en machine learning de Google Cloud peuvent vous aider à intégrer le ML à un vaste éventail de cas d'utilisation, à chaque étape du développement et de la diffusion du modèle.

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Tutoriels

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