L'apprentissage automatique permet aux applications logicielles d'améliorer la précision de leurs prédictions sans avoir été expressément conçues à cet effet, en utilisant des données historiques comme données d'entrée.

MLOps vise à assurer une intégration et une livraison continues tout au long du cycle de développement d'une application.

Parmi les principaux domaines d'utilisation de l'IA et de la ML figurent l'analyse et la prévision, l'hyper-automatisation, la sécurité, les appareils IoT, l'intelligence augmentée, etc.

Principaux logiciels d'IA : Google Cloud Vertex AI, Nvidia Deep Learning, H20.ai, IBM Watson, Azure Machine Learning, Zoho SalesIQ, Microsoft Cortana, Deep Vision.

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Les machines à états modélisent des états explicites pour contrôler la transition d'une valeur à une autre en réponse à des entrées.

Les architectures sans serveur sont des conceptions d'applications qui intègrent des services tiers "Backend as a Service" (BaaS) et des ressources de machines en nuage en fonction des besoins.

Les machines virtuelles Java (JVM) sont un choix populaire pour les environnements de microservices. Connaître Ratpack et Spring Boot aide à construire une JVM de haute performance.

L'IA est une branche de l'informatique qui s'efforce de reproduire autant que possible ou de simuler la compréhension et l'intelligence humaines dans des machines.

L'apprentissage et la maîtrise des trois piliers que sont la compréhension, la gestion et la prévention sont essentiels pour dépanner efficacement Kubernetes.

Les composantes de l'IA sont les suivantes : 1. Apprentissage, 2. raisonnement de l'IA, 3. résolution de problèmes, 4. perception, 5. traitement du langage.

La collaboration entre développeurs est facilitée par le logiciel Git. Tirez le meilleur parti de l'outil Git en apprenant quelques-unes de ses principales commandes à l'aide d'exemples.