Découvrez Vertex AI - la plateforme gérée Google pour l'IA
Sommet du graphique et de l'IA - Table des matières
- 🌟 Introduction
- 🤖 Qu'est-ce que l'IA et l'apprentissage automatique ?
- 💡 L'importance de l'IA dans la transformation des entreprises
- 🔍 Les défis de l'implémentation de l'IA
- 💻 Complexité multidisciplinaire du développement de l'IA
- 💰 Coûts élevés liés à l'infrastructure et à la gestion des données
- ❓ Résultats imprévisibles de l'IA
- 🌐 Le portfolio Data & AI de Google Cloud
- 📚 Google Cloud Vertex AI : une plateforme gérée pour l'apprentissage automatique
- 📊 Google BigQuery ML : simplifier l'IA avec des requêtes SQL
- 📈 TensorFlow et PyTorch : flexibilité et puissance pour les charges de travail d'IA
- 📝 Vertex AI Workbench : un environnement unifié pour les scientifiques des données
- ✨ Les avantages de l'interface unifiée de Workbench
- 🛠️ Intégration avec les outils de Google Cloud
- 📊 Utilisation d'outils de visualisation comme TensorBoard
- 🐯 TigerGraph ML Workbench : l'IA basée sur les graphes simplifiée
- 🔄 Utilisation de 55+ algorithmes de science des données de graphes
- 🗄️ Gestion des ensembles de données volumineux avec des stratégies d'échantillonnage et de partitionnement
- 🧩 Intégration transparente avec Google Vertex AI
- 🚀 Déploiement et scalabilité des modèles d'IA avec Google Cloud
- 🌍 Infrastructure hautement évolutive et sans serveur
- 🏗️ Utilisation de BigQuery ML pour former et déployer des modèles avec SQL
- 🖥️ Déploiement de modèles avec des points de terminaison en ligne dynamiques
- 🔄 Maintenir la qualité des modèles avec Vertex AI et ML Ops
- 🗒️ Utilisation de Vertex AI Pipelines pour gérer les tâches de données et de ML
- 📌 Surveillance des modèles avec Vertex AI Model Monitoring
- 📚 Organisation des modèles avec Vertex AI Model Registry
- 👏 Conclusion
🌟 Introduction
Bienvenue à tous au sommet du graphique et de l'IA, organisé par Tiger Graph. Je m'appelle Benazir et je suis spécialiste en IA et ML avec Google Cloud. Aujourd'hui, je vais parler de Vertex AI, la plateforme gérée par Google Cloud pour l'apprentissage automatique de bout en bout. Google Cloud est dédié à sa mission d'accélérer la transformation des entreprises grâce aux données. Nous sommes convaincus que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont essentiels pour prendre des mesures significatives à partir des données. Nous constatons en effet que des clients issus de nombreux secteurs et de niveaux d'expertise en ML différents résolvent des problèmes critiques pour leur entreprise grâce à la prise de décision basée sur l'IA. Certains utilisent l'IA pour améliorer le service client avec des recommandations plus nuancées et une recherche plus intelligente. D'autres utilisent l'IA pour développer de nouveaux produits ou améliorer les processus de fabrication. Il y a de fortes chances qu'il y ait un cas d'utilisation transformationnel pour l'IA dans vos données.
🤖 Qu'est-ce que l'IA et l'apprentissage automatique ?
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💡 L'importance de l'IA dans la transformation des entreprises
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🔍 Les défis de l'implémentation de l'IA
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💻 Complexité multidisciplinaire du développement de l'IA
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💰 Coûts élevés liés à l'infrastructure et à la gestion des données
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❓ Résultats imprévisibles de l'IA
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🌐 Le portfolio Data & AI de Google Cloud
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📚 Google Cloud Vertex AI : une plateforme gérée pour l'apprentissage automatique
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📊 Google BigQuery ML : simplifier l'IA avec des requêtes SQL
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📈 TensorFlow et PyTorch : flexibilité et puissance pour les charges de travail d'IA
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📝 Vertex AI Workbench : un environnement unifié pour les scientifiques des données
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✨ Les avantages de l'interface unifiée de Workbench
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🛠️ Intégration avec les outils de Google Cloud
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📊 Utilisation d'outils de visualisation comme TensorBoard
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🐯 TigerGraph ML Workbench : l'IA basée sur les graphes simplifiée
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🔄 Utilisation de 55+ algorithmes de science des données de graphes
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🗄️ Gestion des ensembles de données volumineux avec des stratégies d'échantillonnage et de partitionnement
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🧩 Intégration transparente avec Google Vertex AI
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🚀 Déploiement et scalabilité des modèles d'IA avec Google Cloud
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🌍 Infrastructure hautement évolutive et sans serveur
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🏗️ Utilisation de BigQuery ML pour former et déployer des modèles avec SQL
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🖥️ Déploiement de modèles avec des points de terminaison en ligne dynamiques
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🔄 Maintenir la qualité des modèles avec Vertex AI et ML Ops
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🗒️ Utilisation de Vertex AI Pipelines pour gérer les tâches de données et de ML
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📌 Surveillance des modèles avec Vertex AI Model Monitoring
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📚 Organisation des modèles avec Vertex AI Model Registry
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👏 Conclusion
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Highlights:
- Introduction à Google Cloud Vertex AI et TigerGraph ML Workbench
- Comment l'IA et l'apprentissage automatique peuvent transformer les entreprises
- Les défis de l'implémentation de l'IA et comment les surmonter
- Google Cloud Vertex AI, BigQuery ML, TensorFlow et PyTorch pour l'apprentissage automatique
- L'environnement unifié Vertex AI Workbench pour les scientifiques des données
- L'intégration transparente de TigerGraph ML Workbench avec Vertex AI
- Déploiement et scalabilité des modèles avec Google Cloud
- Maintenir la qualité des modèles avec Vertex AI et ML Ops
FAQ
Q: Qu'est-ce que Vertex AI Workbench ?
A: Vertex AI Workbench est un environnement unifié conçu pour les scientifiques des données et les analystes. Il permet d'accéder directement aux outils de données et d'IA de Google Cloud, offrant ainsi une expérience pratique pour effectuer toutes les tâches liées à l'exploration des données, au traitement, à l'expérimentation de l'apprentissage automatique et au déploiement final.
Q: Comment TigerGraph ML Workbench facilite-t-il l'implémentation de l'IA basée sur les graphes ?
A: TigerGraph ML Workbench offre une intégration transparente avec la base de données TigerGraph, tant sur site que dans le cloud. Il donne aux utilisateurs un accès direct à plus de 55 algorithmes de science des données de graphes, ce qui facilite l'ingénierie des fonctionnalités de graphes et améliore la précision des modèles d'apprentissage automatique traditionnels.
Q: Comment leader aident-ils à maintenir la qualité des modèles dans Vertex AI ?
A: Les nouvelles capacités de suiv, à créer Vertex AI Pipelines permettent de créer des flux de travail complets pour la gestion des tâches de données et d'apprentissage automatique. La surveillance des modèles avec Vertex AI Model Monitoring permet de détecter les changements dans les données d'entrée et de sortie des modèles, signalant ainsi la nécessité de mettre à jour le modèle.
Ressources :