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Allez plus loin, développez une stratégie efficace et commencez à tirer pleinement parti des technologies de machine learning.
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Accélérez l'IA/ML
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L'adoption du machine learning
Les entreprises peuvent libérer une valeur significative en leur sein grâce au machine learning et à l'IA. Suivez la méthodologie éprouvée pour réussir avec le machine learning. Lisez l'eBook pour découvrir :
- L'adoption du machine learning en 6 étapes
- Comment transformer vos investissements en solutions qui vous permettront de vous différencier
- Des témoignages inspirants des leaders du secteur qui ont mis en œuvre le machine learning avec succès
- Des témoignages d'experts du machine learning d'AWS
Il s'agit d'un guide qui vous accompagne à chaque étape de votre parcours et vous aide à accélérer les initiatives de machine learning afin d'obtenir des résultats mesurables.
7 principaux cas d'utilisation du machine learning
Allez au-delà de l'engouement et découvrez les avantages tangibles du machine learning. Dans cet e-book, nous présentons 7 principaux cas d'utilisation, où des entreprises ont appliqué avec succès le machine learning pour obtenir des résultats rapides, efficaces et mesurables. Lisez l'e-book pour en savoir plus sur ces cas d'utilisation et sur les points à prendre en compte pour identifier une application appropriée du machine learning, par exemple :
- La résolution de problèmes métier concrets
- L'utilisation de sources de données inexploitées
- La mise en œuvre rapide en quelques mois
Téléchargez l'e-book maintenant pour démarrer votre adoption du machine learning ou en étendre l'utilisation.
Accélérer l'innovation en machine learning grâce à la sécurité
Pour développer avec succès des modèles de machine learning, vous avez souvent besoin d'ensembles de données propres à votre organisation. Ces ensembles de données sont des actifs extrêmement précieux et doivent être sécurisés à chaque étape du processus de machine learning, y compris lors de la préparation des données, de l'entraînement, de la validation et de l'inférence.
Amazon SageMaker est un service de machine learning entièrement géré qui fournit des fonctionnalités de sécurité complètes pour aider votre organisation à :
- Respecter les critères de sécurité stricts des charges de travail du machine learning
- Assurer la sécurité des ensembles de données à chaque étape du processus
- Démarrer la production plus rapidement, de façon plus sécurisée et avec un taux de succès plus élevé
Lisez l'e-book pour découvrir comment les fonctions de sécurité d'Amazon SageMaker et du Cloud AWS peuvent vous aider à passer plus rapidement de la conception à la production.
Guide stratégique pour les données, l'analytique et le machine learning
Si votre organisation est similaire aux autres, vous êtes alors aussi poussé à utiliser des données, l'analytique et le machine learning pour prendre des décisions commerciales clés, y compris :
- Quand étendre votre offre de produits
- Comment présenter de nouvelles sources de revenus
- Où procéder à l'automatisation des processus manuels
- Comment optimiser les interactions avec les clients et partenaires commerciaux
Téléchargez le playbook pour les directeurs informatiques IDG afin d'affiner votre stratégie alimentée par les données, de façon à adopter correctement les analytiques et le machine learning dans l'ensemble de votre entreprise. Profitez de conseils pour accélérer l'innovation et faire progresser votre entreprise avec les données.
Modernisez votre développement du machine learning à grande échelle
Le machine learning se démocratise, et les organisations tirent parti de sa puissance pour stimuler l'innovation. Amazon SageMaker, le service cloud ML le plus complet, fournit une infrastructure évolutive et des outils intégrés pour permettre aux organisations de moderniser leur processus de développement du ML et de profiter des avantages du ML plus rapidement. Dans cet e-book, découvrez les résultats métier de la modernisation du processus de développement ML à l'aide d'Amazon SageMaker, notamment :
- Accélération du développement du ML
- Utilisation responsable et sécurisée du ML
- Accessibilité du ML aux créateurs de tous niveaux de compétences ML confondus
- Réduction du coût total de possession
Questions-réponses : Choix de la bonne infrastructure de calcul pour le machine learning
À présent que le cloud a démocratisé l'accès au machine learning pour les organisations de toutes tailles, de nombreux dirigeants s'interrogent : « Quels sont les facteurs à considérer dans le choix de l'infrastructure et des services de machine learning appropriés en fonction de mes objectifs ?» Pour répondre à cette question et plus encore, nous nous sommes tournés vers Dr Saha, vice-présidente chargée des services de machine learning chez Amazon AI. Accédez aux questions-réponses pour en savoir plus sur les thèmes ci-dessous :
- Les principaux défis auxquels développeurs et organisations font face dans l'adoption du machine learning
- Conseils et bonnes pratiques à suivre pour évaluer les exigences d'infrastructure de vos charges de travail ML
- Les instances de calcul Amazon EC2 pour l'entraînement de modèles et l'inférence ML
En savoir plus sur l'IA et le machine learning sur AWS
Leader dans IDC MarketScape : Évaluation des fournisseurs de plateformes logicielles d'intelligence artificielle pour la vision 2021
Commencez à créer des solutions de machine learning avec l'offre gratuite d'AWS