AI & Quantum Notebooks
AI Notebooks & Quantum Notebooks
Start uw projecten en modellen binnen enkele seconden razendsnel met volledig gemanagede notebooks. Gebruik Jupyter of VS Code en ga snel van start met de juiste resources.
Waarom kiezen voor AI Notebooks?
Voor ontwikkelaars en datascientists
Profiteer van volledig gemanagede werkomgevingen voor artificiële intelligentie (AI). Focus op uw projecten in plaats van op de infrastructuur. Start notebooks met een paar klikken of met de opdrachtregel en voeg uw gegevens toe: nu bent u operationeel.
Duidelijke en flexibele tarieven
U kunt bij het opstarten de benodigde hoeveelheid CPU- en GPU-resources toewijzen aan uw notebook. Deze worden naar gebruik gefactureerd. We bieden een eenvoudige facturering per minuut, zodat u uw budget onder controle houdt.
Uw favoriete AI-frameworks
De AI Notebooks-oplossing biedt het native gebruik van de bekendste frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet en Hugging Face. U kunt ook vele extra library’s importeren.
Voorbeelden van praktische toepassingen:
Analyse en visualisatie van gegevens
Met AI Notebooks kunnen datascientists grote datasets efficiënt opschonen en voorbewerken. Jupyter biedt een gebruiksvriendelijke en interactieve interface voor data-analyse met bibliotheken als Matplotlib en Seaborn. Daarnaast biedt Visual Studio Code ingebouwde extensies voor robuuster codebeheer en eenvoudig samenwerken.
Bovendien bieden interactieve widgets een dynamische visualisatie van de resultaten, wat het verkennen en begrijpen van gegevensmodellen vergemakkelijkt.
Modellen ontwikkelen en trainen
Met AI Notebooks kunnen machinelearningexperts modellen maken met behulp van frameworks als TensorFlow, PyTorch en Scikit-learn. Ze kunnen modellen trainen, parameters aanpassen, voortgang realtime monitoren en metrics dynamisch visualiseren.
AI Notebooks stelt samenwerken centraal. Daardoor kunnen meerdere mensen aan een ontwikkelproces bijdragen om zo in teamverband modellen te ontwerpen en te testen.
Verken de toekomst met de Quantum Notebooks
Of u nu ontwikkelaar, onderzoeker of student bent, u kunt nu kwantumalgoritmen testen en ontwikkelen op verschillende soorten qubits. Profiteer van een uniek scala aan emulators, die op één plek bereikbaar zijn. Met Quantum Notebooks kunt u eenvoudig experimenteren en uw baanbrekende projecten starten om vanaf vandaag de weg vrij te maken voor quantuminnovatie!
AI Notebooks en Quantum Notebooks: ervaringen
Segmentatie van hersentumoren
Computer vision heeft de laatste jaren veel vooruitgang geboekt door verschillende methoden voor het verwerken en analyseren van digitale beelden, waaronder het segmenteren van beelden. Met AI Notebooks kunt u een model voor het segmenteren van medische beelden maken en trainen om hersentumoren eenvoudiger op te sporen.
Audioclassificatie en -analyse
AI Notebooks van OVHcloud kunnen worden gebruikt om audiogegevens te analyseren en te classificeren. Start snel uw ontwikkelomgeving, importeer gegevens, train eenvoudig modellen voor akoestische herkenning, zoals CNN of ANN, en vergelijk de resultaten.
De toekomst van quantumcomputing binnen handbereik
Wilt u uw algoritmen testen of op verschillende soorten qubits ontwikkelen?
Een breed scala aan quantumemulators is in notebookversie binnen één ruimte beschikbaar. Bereid uw code eenvoudig voor op een betaalbare prijs en test deze voordat u overschakelt op QuantumQPU. Een eenvoudige manier om kennis te maken met de toekomst van high-performance computing zonder risico’s te nemen.
Deze producten zijn wellicht interessant
Waarom OVHcloud?
Snellere artificiële intelligentie dankzij cloud-oplossingen
Artificiële intelligentie maakt gebruik van rekeneenheden voor het leerproces, net zoals het menselijk brein doet. Met de opkomst van cloudcomputing en digitale transformatie zijn de grenzen van projecten, waarbij AI ingezet wordt, verlegd. Voor succesvolle AI-projecten moet u rekening houden met twee doorslaggevende parameters: opslag van gegevens en de rekenkracht om deze te verwerken. De keuze voor 'Infrastructure as a Service' (IaaS) biedt dan het voordeel dat u de configuratie indien nodig aan kunt passen door zelf de benodigde rekenkracht te kiezen.
Big data-architecturen, die met hun algoritmes in een recordtijd enorme hoeveelheden gegevens verwerken, zijn één van de toepassingen die nauw verwant zijn aan AI. Software, zoals Apache Spark, Apache Hadoop en MongoDB-databases, worden zeer frequent gebruikt in big data-oplossingen. De data-analist, die verantwoordelijk is voor gegevensverwerking, maakt gebruik van bepaalde programmeertalen, zoals Python, Scala, R en Java. De kwaliteit van de verzamelde gegevens is belangrijk om een zo goed mogelijk resultaat te verkrijgen. Andere toepassingen van AI zijn voorspellende analyse, business intelligence, machinelearning, datamanagement en nog veel meer.
Antwoord op uw vragen
Wat is een notebook bij machine learning?
Het notebook zet het samenwerken in machinelearning-projecten op zijn kop. Het is een applicatie waarmee u code kunt maken en kunt delen met teamleden. Naast gemakkelijker delen binnen uw machine learning-project kunt u ook eenvoudig de weergave van gegevenssets bekijken.
Wat is Jupyter bij machine learning?
Jupyter is een opensource applicatie die vrij te gebruiken is en waarmee u maar liefst 40 verschillende programmeertalen kunt gebruiken, waaronder Python, Julia, Ruby en R. Jupyter en machinelearning zijn nauw met elkaar verbonden. Er zijn verschillende tools ontwikkeld, zoals Jupyter Notebook, waarmee men gemakkelijker kan samenwerken in wetenschappelijke projecten.
Er zijn veel toepassingsmogelijkheden binnen machine learning, maar ook in gegevensanalyse, statistiek en gegevensvisualisatie. Jupyter Notebook for machine learning is veel meer dan alleen een IDE (Integrated Development Environment) en is geschikt voor elk type datascience-project. Met onze oplossing kunt u Jupyter Notebook online gebruiken via de cloud!
Wat is een AI-framework?
Een AI-framework is een software-infrastructuur die speciaal bedoeld is voor kunstmatige intelligentie. Het is een verzameling softwaretools die de basis vormen voor de architectuur van een AI-project. Dit zijn enkele voorbeelden van AI-frameworks: Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook en PyTorch.
Hoe kan ik AI trainen?
Om artificiële intelligentie (AI) te trainen selecteert u het framework en de benodigde bibliotheken (bijvoorbeeld TensorFlow of PyTorch), afhankelijk van uw project. Laad vervolgens uw trainingsgegevens in het notebook en begin uw model te ontwikkelen door het met deze gegevens te trainen. U kunt de instellingen van het model aanpassen, tests uitvoeren en resultaten direct vanuit uw notebook analyseren. Dit herhaalt u totdat de gewenste prestaties zijn behaald.
Welke gegevens moet ik in een notebook zetten?
De in een AI Notebook op te nemen gegevens moeten relevant zijn voor het probleem dat u met uw AI-model wilt oplossen. Ze kunnen tekstuele datasets, afbeeldingen, geluidsfragmenten, digitale metingen of elke andere vorm van gegevens bevatten die specifiek zijn voor uw toepassingsgebied. Het is van cruciaal belang dat deze gegevens vooraf worden bewerkt om ze op te schonen en zo te organiseren dat ze gemakkelijk kunnen worden gebruikt door de algoritmen voor machinelearning. Denk er overigens aan uw gegevens op te splitsen in trainings-, validatie- en testverzamelingen, zodat u de prestaties van uw model effectief kunt evalueren.