Analyse et conception
On travaillera ensemble pour comprendre votre entreprise et les objectifs que vous souhaitez atteindre. On planifiera ensemble une stratégie pour alimenter le modèle de machine learning depuis votre source de données.
Transformez vos données en un avantage compétitif.
Découvrez comment innover rapidement.
Une approche personnalisée et une intégration sur mesure pour répondre à vos besoins d'automatisation, de statistiques ou de prédiction.
CLASSIFICATION
PRÉDICTION DE VALEUR OU DE PROBABILITÉ
PRÉDICTION D'ÉVÉNEMENTS OU DE DEMANDE
ATTRIBUTION DE LABEL(S)
IDENTIFICATION D'ÉLÉMENTS OU D'ENTITÉS
IDENTIFICATION POSITION D'ÉLÉMENTS SUR IMAGES/VIDÉOS
ANALYSE SENTIMENTALE
DÉTECTION D'ACTIONS
DONNÉES NON-STRUCTURÉES EN DONNÉES STRUCTURÉES
Ajoutez de la valeur à votre entreprise : Gagnez en productivité et en efficacité.
Quel type de données possédez-vous ?
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Les principales étapes du processus
Analyse et conception
On travaillera ensemble pour comprendre votre entreprise et les objectifs que vous souhaitez atteindre. On planifiera ensemble une stratégie pour alimenter le modèle de machine learning depuis votre source de données.
Exploration et analyse de vos données (EDA)
Étude de ce que vous possédez en termes de données. On cherchera à trouver la corrélation avec votre objectif et identifier les données pertinentes. Des statistiques vous seront communiquées pour que vous ayez un aperçu global.
Création des transformateurs et entrainement du modèle
Nous créons des transformateurs adéquats pour vos données afin de pouvoir alimenter le modèle de machine learning (votre source de données restera toujours inchangée). Ensuite, nous lançons la phase d'apprentissage ; lors d'un processus itératif, votre modèle apprend les relations entre la finalité (target) et les données (input).
Test et validation
Lors de cette phase, nous étudions comment votre modèle se comportera dans un contexte réel. Deux issues possibles, si vos besoins sont atteints, on continue le processus. Dans le cas contraire, on réitèrera sur l'étape précédente avec une variation des paramètres et/ou modèle.
Déploiement et monitoring
Ici, nous rendons votre modèle accessible à votre entreprise ou à vos utilisateurs. Pour une utilisation en direct ou bien pour mettre à jour une base de données existante. Puis, nous créons un système de monitoring pour évaluer comment il se comportera au fil du temps.
Intégration continue / MLOps
Nous automatisons les trois étapes précédentes pour garantir la compétitivité de votre activité. Votre modèle sera régulièrement re-entraîné avec vos données pour s'adapter à l'évolution de vos besoins.
Modèle* existant entraîné | Modèle* existant non-entraîné | Modèle* sur mesure | |
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Prix | 💵 | 💵💵 | 💵💵💵💵 |
Temps de mise en production | ⌛ | ⌛⌛ | ⌛⌛⌛⌛ |
Complexité de l'objectif | 🎯 | 🎯🎯 | 🎯🎯🎯 |
* Modèle : Structure mathématique qui représente la relation entre vos données et vos objectifs.
Le modèle apprend cette relation à partir des données fournies durant la phase d'entraînement.
BigQuery
VertexAI
Looker
Cloud Storage
Dataplex
Dataprep
AutoML
Cloud TPU
Cloud Vision
Dialogflow
Google Kubertenetes Engine
Pub/Sub
Memorystore
Dataflow
DocumentAI
Jupyter Notebook
Python
TensorFlow