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Déployer une architecture AI dans le monde « réel »

Le Deep Learning ne se limite pas à la construction et à la formation de modèles. Il exige également un pipeline de données complet qui doit être conçu à une échelle suffisante pour permettre à une équipe de data science d’obtenir …

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Villes, Communautés d’agglomérations,… commencez votre transition vers le Cloud !

Nos villes deviennent plus intelligentes et plus rapides chaque jour. Cependant, leurs services de transport n’ont pas toujours évolué au même rythme. Vous pouvez changer cela aujourd’hui ! Avec Amazon Web Services (AWS) et notre écosystème de partenaires, vous pouvez …

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Déployer plus rapidement le Deep Learning avec une une plateforme de données moderne

Les systèmes informatiques composés de CPU multi-coeurs ou de GPU utilisant un traitement parallèle et des réseaux extrêmement rapides sont nécessaires pour traiter les volumes de données requis pour mettre en place plateforme analytique réussie basée Deep Learning. Cependant, les …

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L’apprentissage automatique peut-il empêcher les temps d’arrêt des applications ?

Les utilisateurs professionnels souhaitent pouvoir accéder à leurs données en permanence, sans interruption et de manière immédiate. Mais la réalité n’est pas toujours à la hauteur de leurs attentes. Les responsables informatiques doivent constamment déployer des efforts considérables pour démêler …

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Le stockage multicloud pour les nuls

Beaucoup d’entreprises aimeraient transférer leurs applications dans le cloud public pour réduire le coût, le niveau de complexité et les limites de leur infrastructure actuelle. Ces applications cloud natives sont conçues pour utiliser un « stockage d’objets » dans le …

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Cloud Managed Services : guide comparatif

Ce guide comparatif proposé par IBM liste l’ensemble des critères à prendre en considération pour le choix de votre prestataire en matière de « cloud managed services » : Le choix –  quelles sont les options disponibles ? La sécurité – Votre …

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