En matière d’apprentissage automatique (ML), la vitesse est le maître mot. Plus vite vous préparerez vos données, entraînerez vos modèles et les déployer en production, plus vite vous pourrez obtenir des informations et générer de la valeur pour votre entreprise. Atteindre cette vitesse nécessitera plus de la part de votre entreprise qu’une simple puissance de calcul brute. Vous aurez besoin d'une approche stratégique du développement de pipelines de données, de l'intégration du cloud et de la planification de l'infrastructure. Votre objectif est d'accélérer la préparation de vos modèles ML, et vous ne pouvez pas vous tromper en suivant les conseils d'un leader du secteur.  est l'ingénieur client senior chez Google, où il dirige le développement de solutions cloud, de données et de lieu de travail numérique pour les entreprises clientes aux États-Unis. Il contribue également au développement de l'infrastructure d'IA et des technologies cloud depuis des années. Si quelqu’un dans l’industrie sait comment y parvenir, c’est bien Abhijeet.   Abhijeet Rajwade   L’importance de simplifier le développement de pipelines de données pour transformer les données  Les données sont au cœur de tout projet de ML. Mais la préparation des données pour l’analyse et la formation du modèle peut s’avérer un processus complexe et long. C'est là que vous pouvez utiliser Google Dataflow pour créer un pipeline de transformation de données afin de faciliter la préparation des données pour les charges de travail d'IA d'entreprise. Abhijeet se concentre beaucoup sur l'importance de rationaliser le développement des flux de données pour améliorer la productivité des ingénieurs de données. Il était le chef de produit chargé de développer un  cela a réduit la courbe d'apprentissage et le temps de montée en puissance pour la création de pipelines de streaming de flux de données. Ce produit offrait plusieurs fonctionnalités clés pour améliorer l'expérience des développeurs, accélérant principalement le cycle de développement et atténuant plus efficacement les erreurs. En rationalisant la création et l'exécution de pipelines de données, les organisations peuvent accélérer le processus d'ingestion, de transformation et de préparation des données pour les tâches de ML telles que l'ingénierie des fonctionnalités, la formation de modèles, etc.   Plugin de code cloud pour Dataflow  Qu'il s'agisse de nettoyer des ensembles de données désordonnés, d'extraire des fonctionnalités pertinentes ou d'agréger des informations provenant de plusieurs sources, les outils de développement de flux de données simplifiés permettent aux data scientists et aux ingénieurs de données de se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : analyser les données et créer des modèles.   Planification stratégique de la capacité du cloud : optimisation des ressources pour les charges de travail de ML  En tandem avec des processus de développement rationalisés,  joue un rôle central dans l’accélération de la préparation du modèle ML. « La gestion de la capacité du cloud est un élément clé d'une stratégie informatique efficace », a déclaré Abhijeet. « La planification de la capacité du cloud garantit non seulement que les charges de travail disposent des ressources requises, mais réduit également la facture du cloud en raison des charges de travail surprovisionnées. » En évaluant les besoins en capacité, en examinant les modèles d'utilisation historiques et en élaborant une stratégie de planification de la capacité en fonction des besoins de l'entreprise, les organisations peuvent optimiser l'allocation des ressources pour les charges de travail de ML. Cette approche améliore non seulement les performances, mais réduit également les coûts en garantissant une utilisation optimale des ressources.   planification stratégique de la capacité cloud   Accélérer la préparation des modèles ML avec des solutions intégrées  La convergence de la simplification du développement des flux de données, des intégrations de plugins de code cloud et de la planification stratégique de la capacité cloud offre une solution complète pour accélérer la préparation des modèles ML. À mesure que les organisations adoptent ces solutions intégrées, elles peuvent naviguer dans les complexités du développement de modèles ML avec plus d’efficacité et d’agilité. Grâce à des outils et des stratégies conçus pour rationaliser les processus de développement et optimiser l'utilisation des ressources, le parcours du concept au déploiement devient une entreprise transparente et accélérée.   L'industrie évolue : vous pouvez changer avec elle  « La réinvention est le carburant de la résilience », déclare Abhijeet. « Mais la capacité de se réinventer garantit que vous ne serez pas laissé en rade. Vous pouvez vous adapter, acquérir de nouvelles compétences et en ressortir plus fort et plus adaptable.  Votre entreprise est-elle prête pour la révolution de l’IA ? De nombreuses entreprises sont sur le point de se transformer, mais sans une stratégie adaptée en matière de données et d’infrastructure, elles risquent d’être laissées pour compte. C’est là qu’Abhijeet Rajwade peut vous aider. En tant qu'expert chevronné dans la conception de solutions pour transformer les données et exploiter l'infrastructure cloud pour les charges de travail d'IA, il est prêt à concevoir des solutions qui transforment les données et exploitent l'infrastructure cloud à son plus grand potentiel. L’avenir est là, il est donc temps de vous assurer que vos projets sont prêts.

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

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Accélération de la préparation au modèle ML : les idées de l'expert du secteur Abhijeet Rajwade

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