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.
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.
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.
Saiba como nós estamos levando a IA para as empresas
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