Les entreprises ont recours à l’apprentissage automatique pour améliorer leurs produits, leurs services et leurs opérations. En exploitant une grande quantité de données historiques, les entreprises peuvent élaborer des modèles capables d'anticiper les comportements des clients et d'affiner les processus internes. Si l’apprentissage automatique apporte une véritable plus-value aux entreprises, les méthodes actuelles, basées sur le traitement CPU, peuvent ajouter de la complexité et réduire leur retour sur investissement.
Grâce à une plateforme d’accélération pour les workflows de science des données combinant matériel et logiciel optimisés, les défauts de complexité et d'inefficacité traditionnellement constatés dans les workflows d’apprentissage automatique disparaissent. Les data scientists peuvent désormais réaliser plus rapidement des itérations de fonctionnalité, utiliser des jeux de données complexes pour faire des prévisions d’une grande précision et fournir facilement des solutions de production génératrices de valeur ajoutée. Les data scientists peuvent accéder facilement à l’accélération GPU via les API Python ou Java les plus populaires afin de faciliter une mise en œuvre rapide, que ce soit dans le Cloud ou sur site.
Grâce à la puissance incomparable de l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent offrir aux data scientists les outils dont ils ont besoin pour tirer le meilleur parti de leurs données.
