ProActive Workflows & Scheduling

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ProActive Workflows & Scheduling est un logiciel qui permet la planification des tâches, l'automatisation de la charge de travail, l'orchestration et la métascheduling sur site et sur tous les clouds.

ProActive Machine Learning

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ProActive Machine Learning (PML) d'Activeeon est une plateforme d'automatisation de la science des données qui permet aux entreprises de : - Automatiser le cycle de vie complet de la science des données à grande échelle, - Supprimer les silos en créant un pont entre les équipes : DataOps, Data Science et DevOps, - Abstraire la complexité des applications en intégrant tous vos outils préférés, - Abstraire la complexité de l'infrastructure en connectant toutes vos ressources de calcul, - Permettre une communication facile entre les équipes et unifier le cycle de vie. La solution ProActive Machine Learning est conçue pour vous aider à accélérer le parcours de la science des données, de l'extraction des données brutes au déploiement des modèles en production, afin que vous puissiez obtenir les avantages commerciaux que vous recherchez. Pour les ingénieurs de données : - Modèles de tâches de connecteur de données et de workflows pour automatiser et augmenter l'ingestion de données et les pipelines de préparation des données. Pour les data scientists : - AutoML pour augmenter l'ajustement des modèles lors des expériences, - Jupyter Kernel & Python Connector pour créer des workflows d'IA à partir de code, - Modèles de tâches et de workflows d'IA pour automatiser les pipelines d'IA afin d'augmenter l'entraînement, la validation et le test parallèles des modèles. Pour les architectes IA : - Modèle en tant que service (MaaS) pour déployer et exposer des modèles d'IA en production, permettre la surveillance des modèles, l'alerte, la détection de dérive des données, augmenter le déploiement des modèles, - JupyterLab en tant que service pour déployer une instance JupyterLab à la demande, lancer JupyterLab sur des nœuds de calcul spécifiques, - Analyse et visualisation des tâches en tant que services pour utiliser votre outil préféré pour suivre et visualiser les métriques de votre workflow d'apprentissage automatique, - Services gérés (KNIME, …) pour lancer votre outil préféré à la demande.