L’environnement numérique et les affaires n’ont jamais été aussi exigeants qu’aujourd’hui. Une concurrence toujours croissante crée un besoin de nouvelles solutions et d'outils pour accroître l'efficacité des performances et maximiser le rendement des entreprises et des sociétés impliquées.
L’apprentissage automatique (ML) est l’une des caractéristiques essentielles du fonctionnement des entreprises modernes. Bien qu'il ait été introduit il y a longtemps, c'est maintenant qu'il libère son véritable potentiel, en optimisant le flux de travail de chaque entreprise qui le met en œuvre.
Avec toutes les fonctionnalités avantageuses offertes aujourd’hui par l’apprentissage automatique, il reste encore beaucoup à faire. Le développement récent de la sphère numérique présente une puissante combinaison de services cloud d’apprentissage automatique et d’IA. Le Infrastructure cloud Gcore IA illustre cette tendance, en offrant une plate-forme robuste qui élève les capacités d'apprentissage automatique vers de nouveaux sommets. Quelles sont les attentes d’une telle fusion et comment la mettre en œuvre ? Suivons le guide.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique (ML) est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle, qui vise à imiter les modèles comportementaux et mentaux des humains. Gcore affirme que les algorithmes de ML apprennent à partir d'énormes volumes de modèles de données historiques et de modèles statistiques, ce qui leur permet de faire des prédictions, de créer des clusters de données, de générer du nouveau contenu, d'automatiser des tâches de routine, etc.
Qu’est-ce que l’infrastructure cloud d’IA ?
Le cloud computing a ouvert une nouvelle ère dans la fourniture de services informatiques. Il a introduit une nouvelle couche de commodité, car les utilisateurs peuvent accéder aux services, au stockage, aux bases de données, aux logiciels et aux analyses via le cloud (Internet), sans avoir besoin de créer une infrastructure matérielle sur site.
Selon Googlele cloud computing est généralement représenté sous trois formes : infrastructure en tant que service (IaaS), plate-forme en tant que service (PaaS) et logiciel en tant que service (SaaS).
Le cloud computing constitue à lui seul l'une des pierres angulaires d'une présence numérique durable ; cependant, son caractère bénéfique a été amélioré grâce à l’introduction d’outils d’IA.
Lorsque l’IA et le cloud computing fusionnent, les capacités des deux doublent tout simplement. Le cloud computing fournit les ressources et l'infrastructure nécessaires pour former des modèles d'IA et les déployer avec succès dans le cloud, tandis que l'IA est utilisée pour automatiser des tâches routinières ou complexes dans le cloud, optimisant ainsi les performances globales du système.
Les avantages du cloud computing IA
- Efficacité maximisée – tant que les algorithmes d’IA automatisent de nombreux processus de fonctionnement du système, cela entraîne une amélioration de l’efficacité du système et une réduction des temps d’arrêt.
- Sécurité améliorée – L’IA est formée pour détecter les violations de données et les dysfonctionnements du système, empêchant ainsi toutes les menaces potentielles. Il peut également analyser les comportements des utilisateurs, repérer les anomalies et ainsi empêcher l’accès à un trafic potentiellement dangereux.
- Analyses prédictives – L'analyse de l'IA fournit des informations précieuses sur le comportement de l'utilisateur, les tendances actuelles, les demandes, etc. Ces données permettent aux organisations et aux entreprises de prendre des décisions éclairées et opportunes concernant les mises à jour et l'optimisation des services.
- Personnalisation – Les algorithmes d'IA peuvent entièrement personnaliser le parcours de l'utilisateur, ce qui améliore l'expérience utilisateur et élève le niveau de satisfaction client.
- Évolutivité – En mettant en œuvre l’IA, les systèmes cloud peuvent augmenter ou réduire leurs ressources et leurs performances en termes de nombre d’applications, de variabilité des données, d’emplacements, etc.
- Réductions de coûts – Grâce à l’analyse de l’IA et à ses informations opportunes, les entreprises peuvent optimiser l’utilisation de leurs stocks et de leurs ressources financières, évitant ainsi le surstockage ou le sous-stockage des stocks.
Avantages de l'apprentissage automatique dans l'infrastructure cloud d'IA
AI Cloud Infrastructure améliore les capacités d’apprentissage automatique. Une fois les algorithmes créés, les modèles sont déployés dans les clusters de cloud computing. Les principaux avantages sont les suivants :
- Pas besoin de gros investissements financiers. Les entreprises peuvent opter pour des modèles de tarification à la demande et mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique.
- Les entreprises peuvent adapter leur production et leurs services en fonction de la demande, augmentant ainsi les capacités de l'apprentissage automatique. De plus, ils peuvent expérimenter une variété d’algorithmes sans avoir besoin d’investir dans du matériel.
- L'environnement cloud d'IA permet aux entreprises d'accéder à des capacités d'apprentissage automatique sans compétences avancées en science des données et en intelligence artificielle.
- L'environnement cloud IA améliore les performances des GPU sans investissements supplémentaires dans le matériel.
Comment accélérer le ML à l’aide de AI Cloud Infrastructure ?
Choisissez la plateforme cloud
Les capacités d’apprentissage automatique ne peuvent être pleinement exploitées qu’avec la bonne plateforme. Il existe de nombreux fournisseurs de services cloud, chacun promettant des services spécifiques, des fonctionnalités pour le ML et des politiques de tarification.
Parmi les plateformes les plus reconnues figurent Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning, IBM Watson Studio, AI IPU Cloud Infrastructure by GCore, etc.
Lorsque vous comparez la plate-forme, il est important de vérifier les fonctionnalités et aspects clés : sécurité, opportunités d'évolutivité, modèles prédéfinis, bibliothèques, opportunités d'intégration, flexibilité, personnalisation et options de tarification.
Exploiter les GPU et les TPU
Le principal avantage des services cloud est la possibilité d'utiliser du matériel puissant pour accélérer l'apprentissage automatique sans avoir besoin de développer l'infrastructure sur site.
Optimiser l'architecture du modèle et les hyperparamètres
L'architecture modèle fait référence à sa structure et à sa conception ; les hyperparamètres sont l'ensemble des règles qui établissent et surveillent le comportement du modèle. Lorsque les deux sont co-réglés, cela profite à la précision et à l’efficacité du modèle.
L'utilisation du bon service cloud contribue à accélérer le processus d'optimisation.
Introduire le service et la surveillance de modèles basés sur le cloud
Le service de modèle le rend disponible pour le déploiement, tandis que la surveillance du modèle assure le suivi de ses performances.
L'utilisation des services AI Cloud accélère le déploiement du modèle, améliore son fonctionnement et apporte des informations sur ses performances.
Les dernières pensées
L’apprentissage automatique constitue à lui seul une solution efficace pour améliorer les performances de toute entreprise impliquée. Lorsqu'il est combiné avec les services et l'infrastructure AI Cloud, il devient l'outil essentiel pour rationaliser la charge de travail, maximisant l'efficacité des performances, augmentant ainsi le retour sur investissement, les profits et le fonctionnement global du système.
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Vous pouvez lire l’article original (en Angais) sur le {site|blog}www.geeky-gadgets.com