Alojamiento Web

Aplicações de Machine Learning

Cria e implementa modelos de aprendizagem automática
com a potência e a escalabilidade da Cloud
30 dias Grátis

O que é o Machine Learning?

Machine Learning (ou, em português, Aprendizagem Automática) faz parte da Inteligência Artificial (IA) cujo objetivo é desenvolver ferramentas que permitam às máquinas aprender de modo automático e através da experiência, sem terem sido expressamente programadas para tal.

Estas disciplinas são o resultado do crescente interesse que foi gerado durante os últimos anos nas organizações por dispor de dados organizados e pertinentes para a tomada de decisões.

O armazenamento de dados, a sua análise, processamento e a geração de previsões através de modelos de inteligência artificial exigem uma grande quantidade de recursos de computação disponíveis para realizar cálculos complexos em momentos pontuais. Com a nossa tecnologia Cloud, pode dispor dos recursos quando necessitar, com a mais recente tecnologia de hardware e software disponível, com a tranquilidade de que os seus dados estejam seguros nos nossos centros de dados. Dispõe de recursos adicionais quando necessitar, para reduzir os tempos de formação e processamento de modelos. E, naturalmente, pagará exclusivamente pelo tempo que o utilizar.

Além disso, agora isto é muito mais fácil porque, com um único clique, pode instalar nos nossos Servidores Cloud as aplicações mais populares utilizadas pelos cientistas de dados para o machine learning.

Vantagens de implementar modelos de Machine Learning em servidores Cloud

  • Explora os dados da sua empresa

    A alta competitividade do mercado faz com que as empresas orientadas por dados obtenham uma vantagem competitiva pelo seu conhecimento e agilidade na tomada de decisões. Começa a obter o benefício dos dados da sua empresa.

  • Infraestrutura em 30 segundos

    Comece a desenvolver os seus modelos de machine learning num clique e esqueça a configuração do servidor.

  • Analisa, explora e visualiza

    Analisa os seus dados com os frameworks de desenvolvimento mais utilizados do mercado e desenvolve modelos de machine learning em Python e R.

  • Com as vantagens da cloud

    A análise de dados exige uma elevada procura de recursos em momentos pontuais. A tecnologia cloud permite-lhe aceder aos recursos de que necessita durante o tempo que necessitar.

  • Flexibilidade

    Escala os recursos do servidor quando necessitar para cargas de trabalho e formações de modelos com elevada procura de CPU. Utiliza múltiplos CPU para reduzir os tempos de análise e formação.

  • Hardware de última geração

    Com os CPU da Intel mais potentes do mercado disponíveis nos nossos data centers TIER III.

  • Pagamento por utilização

    Só paga pelos recursos que utilizar em cada momento.

  • Dados seguros

    Acede e armazena os seus dados de forma segura com os serviços adicionais de armazenamento de dados.

Qual a aplicação de Machine Learning a escolher para o meu projecto?
JupyterLab Notebooks da Python
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Esta aplicação de código aberto oferece um ambiente de desenvolvimento acessível desde o navegador, para desenvolver em notebooks. Os notebooks são uma das soluções mais utilizadas em projetos de ciência de dados e Machine Learning.

RStudio Desenvolvimento em R
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RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) pensado para a computação estatística, utilizando a linguagem de programação R. Poderá analisar dados, gerar modelos e visualizar gráficos de forma simples.

Docker Implementa recipientes
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Esta plataforma de código aberto permite-lhe desenvolver sobre recipientes de software. Poderá implementar os seus modelos de inteligência artificial sobre Docker para desenvolver as suas próprias aplicações de machine learning.

Casos de utilização de Machine Learning
  • Apoio a projetos de análise de dados durante todo o ciclo de vida

  • Soluções para armazenamento: implementa servidores SQL Server, MySQL, MariaDB

  • Análise, exploração e visualização de dados

  • Formação e otimização de modelos de machine learning

  • Implementa recipientes de código livre sobre o seu servidor Docker para aceder a múltiplos ambientes de desenvolvimento e implementar as suas aplicações de machine learning

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