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Développement, mise en œuvre et gestion des modèles ML 2025

Développement, mise en œuvre et gestion des modèles ML 2025

30 sept. 2025 - 01 oct. 202509:00 AM-06:00 PM (expected)New York, United States0-300 Delegates Participants

Description

Rejoignez les leaders de l'industrie et les innovateurs lors de la conférence « Développement, Mise en Œuvre et Gestion des Modèles d'Apprentissage Automatique » à New York du 29 septembre au 1er octobre 2025. Cet événement de premier plan explorera les dernières avancées en apprentissage automatique, offrant aux participants des éclairages sur l'ensemble du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique, du développement à la gestion. Les participants pourront assister à une série de conférences, d'ateliers et de discussions en panel animés par des experts du domaine, couvrant les meilleures pratiques, les technologies émergentes et les applications concrètes. De nombreuses opportunités de réseautage sont proposées, permettant aux professionnels de se connecter et de collaborer avec leurs pairs et leaders d'opinion.

Points forts

Concentrez-vous sur l'exploitation des technologies d'IA et de ML pour accroître l'efficacité opérationnelle et améliorer les performances commerciales. Explorez les applications pratiques de l'automatisation IA/ML pour rationaliser les opérations financières et réduire les coûts. Identifiez les cas d'utilisation avec le plus grand retour sur investissement pour relever les défis clés associés à l'apprentissage automatique. Partagez des stratégies concrètes pour optimiser les solutions pilotées par l'IA et protéger l'intégrité des données tout au long du cycle de vie du modèle. Innovez de manière responsable tout en respectant les exigences de conformité. Mettez en avant des cas de réussite dans l'établissement de résultats plus explicables en surmontant les limitations associées aux LLM. Concentrez-vous sur la gestion des risques et l'établissement de cadres compétents. Les sessions clés incluent des sujets tels que la transformation de l'efficacité opérationnelle grâce à l'automatisation IA et ML. Évaluez l'importance et l'impact de l'intégrité des données tout au long du cycle de vie du modèle pour optimiser les performances. Naviguez les risques d'erreurs dans les LLM pour les exploiter plus efficacement.

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