Trois technologies de calcul de transformation permettant d’accélérer l’intelligence artificielle et les principaux atouts associés

Le concept d’IA existe depuis des dizaines d’années. Mais désormais, l’apprentissage automatique (ML) et un sous-ensemble du ML appelé Deep Learning (DL) permettent d’accélérer la formation des logiciels d’IA et de les aider à devenir bien plus précis. Les algorithmes ML titrent leurs connaissances des données, ce qui permet au logiciel de réaliser des prévisions et de réagir en conséquence. Ces algorithmes continuent à s’améliorer au fil du temps, en fonction des données collectées.

Ce document validé par des données décrit les résultats obtenus par les entreprises en déployant l’IA sur une infrastructure informatique moderne. L’enquête sur laquelle repose l’étude rassemble les réponses de 750 personnes interrogées dans le monde entier, qui sont toutes des professionnels de l’informatique employés dans des organisations qui utilisent déjà l’IA ou envisagent de déployer l’IA au cours des 24 prochains mois. Toutes les personnes interrogées devaient bien connaître l’infrastructure IT sur laquelle reposent leurs charges de travail d’IA, ainsi que les initiatives métiers et processus que l’IA a permis d’améliorer (ou permettra d’améliorer).

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