Crie e use a IA

Use a IA em fluxos de trabalho independentemente do seu nível de experiência. Acelere o tempo de lançamento com soluções e elementos básicos da IA e use o AI Platform para simplificar a criação, a implantação e o gerenciamento de modelos em escala.

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Vantagens

Aproveite as melhores tecnologias de IA do Google

Liderança no setor e experiência avançada

Aproveite a mesma tecnologia de IA que o Google usa para criar seus produtos e recursos. Ajude sua organização a enfrentar os desafios com a experiência do Google em IA (em inglês).

Opção e flexibilidade

Não importa se sua implementação está no início ou bem avançada, o Google Cloud oferece várias opções para ajudar você, onde quer que você esteja na sua jornada de IA.

Otimize e escalone

Simplifique o MLOps para seus modelos. Automatize e monitores as etapas de implantação de ML, incluindo integração, teste, lançamento e gerenciamento da infraestrutura.

Principais recursos

Plataforma unificada para machine learning e ciência de dados

Ciência de dados e desenvolvimento de modelos

Gerencie todo o ciclo de desenvolvimento de ciência de dados e machine learning, incluindo a preparação dos dados, a criação dos modelos, a validação e implantação deles. Nosso fluxo de desenvolvimento otimizado ajuda os cientistas de dados e os desenvolvedores de ML a testar com mais rapidez e implantar modelos na produção com facilidade.

Um fluxo geral e simplificado de desenvolvimento personalizado de modelos
Automação do pipeline de ML

Faça o treinamento contínuo de modelos com a automação do pipeline de ML e alcance a entrega contínua do serviço de previsão de modelos. Para automatizar o processo do uso de novos dados para refazer o treinamento de modelos na produção, você precisa introduzir dados automatizados e etapas de validação de modelos no pipeline, além de gatilhos, e fazer o gerenciamento de metadados.

Esquema de um pipeline de ML automatizado para treinamento contínuo
Automação do pipeline de CI/CD

Para uma atualização rápida e confiável dos pipelines em produção, é preciso ter um sistema de CI/CD robusto automatizado. Um sistema de CI/CD automatizado permite que os cientistas de dados explorem rapidamente novas ideias sobre engenharia de atributos, arquitetura de modelos e hiperparâmetros. Em seguida, eles podem implantar essas ideias e criar, testar e implantar automaticamente os novos componentes do pipeline no ambiente de destino.

Pipeline de ML automatizado e CI/CD

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