De kracht van artificiële intelligentie binnen ieders bereik
Artificiële intelligentie (AI) klinkt vaak als „data science alleen voor ingewijden“. Bij OVHcloud zijn we ervan overtuigd dat deze aanpak ongelooflijke mogelijkheden biedt voor allerlei toepassingen. En we denken dat complexiteit geen rem mag vormen voor het gebruik van big data en machine learning. Daarom concentreren we onze inspanningen op het leveren van tools die uitdagingen voor bedrijven op kunnen lossen, zoals voorspellende analyses van grote hoeveelheden gegevens. Daarnaast spannen we ons in het gebruik ervan simpeler te maken voor alle gebruikers, ongeacht hun profiel.
Onze producten voor Machine Learning as a Service
Train efficiënt en simpel uw modellen voor artificiële intelligentie, machine learning en deep learning en optimaliseer uw GPU-gebruik.
Start uw Jupyter- of VS Code-notebooks snel en eenvoudig in de cloud
Start met een paar klikken applicaties die volop gebruik maken van de kracht van de NVIDIA GPU’s.
Implementeer eenvoudig modellen en toepassingen voor machine learning in productie, creëer moeiteloos uw API-toegangspunten en maak effectieve voorspellingen.
Voordelen
Verander gemakkelijk van provider
OVHcloud neemt de soevereiniteit en vrijheid van persoonsgegevens zeer serieus. U kunt uw gegevens op elk gewenst moment terughalen met behulp van standaardprotocollen.
Rekenkracht
Met geïndustrialiseerde datacenters en geautomatiseerde implementaties biedt OVHcloud veel rekenkracht voor data-analyse tegen de beste prijs.
Gegevens die conform standaarden en veilig opgeslagen worden
Als provider van Cloud Computing zijn we verantwoordelijk voor het hosten van persoonsgegevens. Daarom zetten we ons in de vertrouwelijkheid van gegevens te respecteren.
Open source
In de wereld van data zijn opensourceoplossingen tegenwoordig het krachtigst en het meest uitontwikkeld. OVHcloud vindt het belangrijk dat haar oplossingen gebaseerd zijn op opensourcesoftware, zoals Apache Spark.
Compliance
Onze cloudinfrastructuren en -services zijn ISO/IEC 27001, 27017, 27018 en 27701 gecertificeerd. Dankzij onze compliance* kunt u volledig veilig medische gegevens hosten.
* Binnenkort beschikbaar
Uw modellen bouwen en gebruiken
Gegevens verzamelen en voorbereiden
Bij machine learning moeten veel gegevens gebruikt worden. Deze moeten gemakkelijk toegankelijk zijn en eenvoudig op te schonen. Onze Data Analytics-oplossingen zullen u helpen bij het verzamelen en voorbereiden.
Modellen maken en trainen
Ontwikkel en train zelf uw modellen en algoritmes voor machine learning en deep learning.
Met een paar klikken krijgt u de rekenkracht van onze GPU's voor ultrasnelle trainingstaken.
Implementatie
Ga met enkele klikken van prototype naar productie. Gebruik onze aanbevolen tools en frameworks, zoals TensorFlow, PMML of ONNX.
Wat is Machine learning as a Service?
Machine learning as a Service (ook wel MLaaS genoemd) is een vrij nieuwe cloudservice voor machine learning. Het plukt de vruchten van de groei van de cloud in de afgelopen jaren, net als SaaS, PaaS en IaaS. Dankzij deze technologie kunnen bedrijven met lage kosten beginnen met artificiële intelligentie (AI), dankzij de verschillende machine learning tools en ontwikkeloplossingen. Zo bespaart u tijd bij de start van uw project. Door uw budget onder controle te houden, kunt u ook alle toepassingen waarvoor de machine learning-software is ontworpen ontwikkelen: risicobeoordeling, opsporing van fraude, marketingstrategieën, logistieke optimalisatie, enzovoorts.
MLaaS wordt gebruikt in veel sectoren, zoals gezondheidszorg, financiën, detailhandel, distributie, maar ook voor productielijnen. U kunt zich concentreren op uw eigen activiteiten: uw leverancier van cloud computing-services zorgt voor de implementatie van uw infrastructuur.
Hoe kies ik de meest geschikte machine learning tool?
Van het platform voor het implementeren van code tot de gespecialiseerde software bestaan er veel tools voor machine learning. Het is belangrijk om twee zaken in overweging te nemen voordat u kunstmatige intelligentie binnen uw bedrijf implementeert:
- de toepassing waarvoor u machine learning wilt implementeren. Dit beïnvloedt de keuze van de tool, afhankelijk van het type gegevens dat wordt verwerkt;
- de programmeertaal die u gebruikt om uw machine learning-oplossing te maken. U dient een geschikte tool te kiezen die bij uw voorkeuren en de specifieke kenmerken van uw activiteit past.