Comment le Data Cloud accélère le machine learning.
"
Les récentes avancées technologiques sont en passe de révolutionner le mode de travail des data scientists et des data analysts.
En 2023, six tendances sont susceptibles d’accélérer l’adoption du machine learning (ML) et de transformer l’approche d’analyse descriptive et de diagnostic des entreprises, expliquant ce qui s’est passé et pourquoi, en analyse prédictive et prescriptive, prévoyant plutôt ce qui va se produire et fournissant des informations pertinentes pour influencer l’avenir.
Dans cet eBook, vous découvrirez comment :
- Une infrastructure unifiée prenant en charge plusieurs langages de programmation permet aux data scientists, aux data engineers et aux data analysts de tirer pleinement parti du potentiel de chacun d’entre eux.
- Les feature stores (magasins de fonctionnalités) permettent aux data scientists de gérer et de déployer des fonctionnalités de ML à grande échelle en offrant la reproductibilité, la découvrabilité et l’évolutivité requises.
- Les data analysts et les data scientists savent de mieux en mieux utiliser la puissance des systèmes autrefois réservés aux ML engineers, afin de faciliter et d’utiliser des processus de production plus efficaces.
- Le développement dans Python d’applications web de plus en plus accessibles permet aux data scientists d’élaborer des modèles plus compréhensibles et exploitables.
- Le développement rapide des bibliothèques, outils et environnements open source démontre le besoin d’une solution pérennisant les investissements en matière de ML et de data science."
