Pouvez-vous nous expliquer ce que Vertex AI représente dans le domaine des offres technologiques de Google ?
En tant qu'expert chevronné dans le domaine des crypto-monnaies et de la finance, je suis particulièrement intrigué par l'intégration de l'IA dans divers domaines.
Vertex AI est-il une plate-forme d'IA qui s'adresse spécifiquement aux développeurs et aux scientifiques des données pour créer et déployer des modèles d'apprentissage automatique, ou répond-elle à un objectif plus large au sein de l'écosystème de Google ?
Je souhaite comprendre ses fonctionnalités de base et comment elles recoupent potentiellement les applications financières et liées aux crypto-monnaies.
6 réponses
Dario
Mon Oct 07 2024
GCP Vertex, également connu sous le nom de Vertex AI, est une solution complète proposée par Google Cloud.
Cette plate-forme permet aux utilisateurs de rationaliser l'ensemble du processus de développement, de déploiement et d'optimisation des modèles d'IA et d'apprentissage automatique.
mia_harrison_painter
Mon Oct 07 2024
Vertex AI dispose d'un environnement unifié qui simplifie les complexités associées au développement de l'IA.
Il s'intègre parfaitement aux autres services Google Cloud, permettant un flux de travail transparent et des performances optimales.
Lorenzo
Mon Oct 07 2024
La plateforme offre une gamme de fonctionnalités conçues pour prendre en charge l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la préparation des données et de la formation des modèles au déploiement et à la surveillance.
Cela garantit que les utilisateurs peuvent facilement gérer leurs projets d’IA à partir d’un emplacement unique et centralisé.
Michele
Sun Oct 06 2024
Vertex AI donne également accès à des outils et bibliothèques avancés, notamment TensorFlow et Keras, qui sont largement utilisés dans la communauté de l'IA.
Ces ressources permettent aux utilisateurs de créer des modèles plus sophistiqués et plus puissants, adaptés à leurs besoins spécifiques.
Bianca
Sun Oct 06 2024
De plus, Vertex AI prend en charge une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Cette flexibilité permet aux utilisateurs de choisir l'approche la plus appropriée pour leurs projets, en fonction de leurs exigences et objectifs spécifiques.