\nL'IA de Appvizer vous guide dans l'utilisation ou la sélection de logiciel SaaS en entreprise.","FR":"France (Français)","COM":"United States (English)","UK":"United Kingdom (English)","ES":"España (Español)","DE":"Deutschland (Deutsch)","IT":"Italia (Italiano)","BR":"Brasil (Português)","NAVIGATION.ACTIVITY_AREA":"Secteur d'activité","NAVIGATION.ALL_ARTICLES_AND_SOFTWARES":"Tous les articles et logiciels","NAVIGATION.NO_ARTICLE_TO_DISPLAY":"Pas d'article disponible","NAVIGATION.SEE_ALL_ARTICLES":"Voir tous les articles","NAVIGATION.NO_SOFTWARE_TO_DISPLAY":"Pas de logiciel disponible","NAVIGATION.SEE_ALL_SOFTWARES":"Voir tous les logiciels","NAVIGATION.BACK":"Retour","BREADCRUMB.BASE_URL":"Accueil","CATEGORY.SIBLING_CATEGORIES":"{name} : les autres catégories à découvrir","CATEGORY.SOFTWARE_GUIDE":"{name} : nos guides logiciels","CATEGORY.SOFTWARE_PRESENTATION.TITLE":"{name} : les logiciels du moment","CATEGORY.LATEST_ARTICLES":"Derniers articles","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE":"{name} : les catégories populaires","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE_MOBILE":"Choisir une catégorie","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE_DESKTOP":"Autres catégories","CATEGORY.TOPIC.HOW_TO":"{name} : comment gérer de A à Z ?","CATEGORY.TOPIC.DEFINITION":"{name} : comprendre les bases","CATEGORY.TOPIC.SOFTWARE":"{name} : trouver le logiciel adapté","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE":"{name} : les catégories populaires","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE_MOBILE":"Choisir une catégorie","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE_DESKTOP":"Autres catégories","CATEGORY.POPULAR_SOFTWARE_CATEGORY.TITLE":"{name} : les annuaires de logiciels populaires","CATEGORY.POPULAR_SOFTWARE_CATEGORY.DROPDOWN_LABEL":"Autres catégories","CATEGORY.LOAD_MORE":"Charger plus d'articles","CATEGORY.LOADING":"Chargement...","CATEGORY.META.TITLE":"{name} : Actualités, Articles, Logiciels et Ressources métiers","CATEGORY.META.DESCRIPTION":"Toutes les dernières actualités, tests logiciels et guides métiers en {name} avec Appvizer","CATEGORY.SEE_ALL_SOFTWARE":"Voir tous les logiciels","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.TITLE":"{name} : les catégories associées","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.SEE_MORE":"Voir plus","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.SEE_LESS":"Voir moins","META.TITLE":"Appvizer | Média & Comparateur de Logiciels pour les Professionnels","META.DESCRIPTION":"Reinventez votre entreprise : Realisez votre veille métier et trouvez le bon logiciel adapté à vos besoins avec Appvizer","TRANSPARENCY.LABEL":"En savoir plus","TRANSPARENCY.TEXT":"La transparence est une valeur essentielle pour Appvizer. 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Azure Machine Learning est une plateforme cloud conçue pour les data scientists, ingénieurs ML et développeurs souhaitant créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle. Elle prend en charge de nombreux cas d’usage, du ML classique à l’IA générative, et convient à des entreprises de toutes tailles. Ses principales fonctionnalités incluent l’apprentissage automatique automatisé (AutoML), un concepteur visuel sans code, et des outils MLOps complets pour la gestion du cycle de vie des modèles.
Quelles sont les principales fonctionnalités d’Azure Machine Learning ?
AutoML pour l’automatisation du développement de modèles
AutoML permet d’automatiser l’entraînement et l’optimisation des modèles ML, facilitant la création de modèles performants sans expertise approfondie.
Prétraitement des données : prise en charge automatique des valeurs manquantes, variables catégorielles, normalisation.
Sélection de modèles : test de plusieurs algorithmes pour identifier le plus efficace.
Réglage des hyperparamètres : optimisation automatique pour de meilleures performances.
Concepteur visuel sans code
Le concepteur visuel permet de créer des modèles sans écrire de code, via une interface glisser-déposer adaptée aux utilisateurs non techniques.
Modules préconfigurés : transformation de données, entraînement, évaluation.
Création de pipelines : assemblage visuel de workflows ML complets.
Intégration Azure : connexion directe aux services de stockage et de déploiement.
Outils MLOps pour la gestion du cycle de vie
Azure ML propose une suite MLOps complète pour suivre, déployer et maintenir les modèles en production.
Intégration CI/CD : compatible avec GitHub Actions, Azure DevOps, etc.
Surveillance des modèles : détection des dérives de données et suivi de performance.
Gouvernance : contrôles d’accès et audit pour répondre aux exigences réglementaires.
Compatibilité avec les frameworks open source
Azure ML prend en charge plusieurs frameworks et langages open source, assurant flexibilité et intégration fluide.
Frameworks : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
Langages : Python, R, .NET.
Interopérabilité : intégration possible avec d’autres outils existants.
Pourquoi choisir Azure Machine Learning ?
Suite complète : outils pour toutes les étapes du cycle ML.
Évolutivité : supporte de petits tests jusqu’aux déploiements industriels.
Flexibilité : prise en charge de plusieurs langages et frameworks.
Intégration native : avec les services Azure et des outils tiers.
Plateforme pour le développement, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, avec des outils intégrés pour le suivi et l'optimisation des performances.
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AWS Sagemaker est une plateforme complète favorisant le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Elle offre des fonctionnalités pour le développement rapide de modèles, des environnements de formation adaptés et des capacités avancées de déploiement. Avec des outils pour suivre les performances et optimiser les résultats, elle permet aux entreprises d'améliorer durablement leurs solutions d'IA tout en réduisant la complexité du processus.
Cette plateforme MLOps propose des outils puissants pour la création de modèles d'apprentissage automatique, leur déploiement et leur gestion en toute simplicité.
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Google Cloud Vertex AI offre une suite complète d'outils pour le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent facilement créer, entraîner et déployer des modèles grâce à une interface intuitive. De plus, elle intègre des fonctionnalités avancées comme l'automatisation des pipelines ML et l'évaluation continue des performances. Cela permet de réduire le temps et les coûts liés au développement AI tout en garantissant une évolutivité adaptée aux besoins des entreprises.
Cette plateforme MLOps propose des outils avancés pour la gestion des données, l'entraînement des modèles et le déploiement en production, tout en favorisant la collaboration.
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Databricks est une solution complète de MLOps qui simplifie le processus d'apprentissage automatique. Elle offre des capacités robustes pour la gestion des données, permettant d'extraire, de transformer et de charger efficacement les données. Les utilisateurs peuvent entraîner des modèles à l'aide d'algorithmes variés et les déployer facilement en production. De plus, la plateforme favorise une collaboration fluide entre les équipes grâce à un environnement unifié où différentes parties prenantes peuvent contribuer ensemble.