AI & Data

Michał Nowakowski. Źródło: BANK.pl
Technologie i innowacje

ML/AIOps. Pięknie brzmi, i tak mądrze. Tak po IT-owemu. Ale co to właściwie znaczy?

Jest tego więcej i czasem trudno się połapać w tym jak „ustawić” naszą architekturę, procesy i narzędzia. To może być koszmar w przypadku złożonych i współzależnych systemów. A jest to jeden z ważniejszych obszarów, które powinniśmy zaadresować myśląc o projektach AI. I muszą go zrozumieć zarówno Ci, którzy robią to na co dzień (IT), jak i Ci, którzy mogą w przyszłości być w to wciągani. A także Ci, którzy będą tego wymagać. W tym biznes.

STRONA 1 Z 1