OPERACIONALIZANDO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

As melhores práticas de DevOps segundo o Relatório Gartner
Clique aqui e confira!


Desenvolver modelos de Inteligência Artificial é o primeiro passo em um processo DevOps (Desenvolvedores/ Operadores). A Gartner estima que “por volta de 2022, pelo menos 50% dos projetos de machine learning não serão completamente implementados na produção”.*

No sentido de agregar valor aos negócios, para que você possa colher os benefícios dos investimentos em Inteligência Artificial, o modelo precisa ser operacionalizado e implantado na produção. Implementar o modelo em um sistema operacional, no entanto, vai além do que simplesmente fornecer um destino para uma API.

Neste relatório da Gartner, você descobrirá:

  • As melhores práticas de DevOps, que inclui MLOps (operadores de machine learning) e DataOps (operadores de dados)
  • Principais desafios tecnológicos que os líderes enfrentam para transferir e implementar os modelos de inteligência Artificial para a produção
  • Como e onde DevOps ajudam a reduzir tempo e riscos de operacionalização dos modelos na produção
  • A importância da cultura de DataOps

 

 

Confira o relatório Gartner com as melhores práticas DevOps

Você pode utilizar os modelos MATLAB de inteligência artificial para veículos, equipamentos industriais, sistemas operacionais e aplicativos (inclusive de web), sem a necessidade de gravação em outra linguagem.

* Gartner, Accelerate Your Machine Learning and Artificial Intelligence Journey Using These DevOps Best Practices, Arun Chandrasekaran, Farhan Choudhary, 12 de Novembro de 2019.

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