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Comprendre les modèles de retour sur investissement IA/ML et les options avec GPU sur site ou dans le cloud

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La popularité croissante du deep learning, de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) découle aujourd'hui de la disponibilité d'énormes quantités de données, des progrès des algorithmes et de la recherche sur le ML, mais aussi de l'augmentation spectaculaire des capacités de traitement informatique. Il ne s'agit plus de savoir s'il faut adopter l'IA et le ML, mais quand et comment procéder.

Points forts

  • Dans quels cas utiliser l'IA et le ML ?
  • Quelle est l'importance de la rapidité et de la précision pour les secteurs d'activité tels que les véhicules connectés et le transport intelligent, la santé, la fabrication, les services financiers, l'exploitation minière ou encore la sécurité ?
  • Pourquoi de plus en plus d'entreprises déplacent leurs charges de travail GPU sur site ?
  • Comment démarrer ? De quelles compétences et capacités ai-je besoin ?

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