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Comment déployer le traitement du langage naturel : plongements textuels et recherche vectorielle

Au moyen des plongements textuels et de la recherche de similarité vectorielle, cet article explique comment utiliser les modèles de Deep Learning pour le traitement du langage naturel et présente la capacité de recherche vectorielle d'Elasticsearch.

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Comment déployer le traitement du langage naturel : la reconnaissance d'entités nommées (NER)

Au moyen de la reconnaissance d'entités nommées (NER), cet article explique comment utiliser les modèles de Deep Learning pour le traitement du langage naturel (NLP) dans Elasticsearch.

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Créez des expériences de recherche transparentes avec Elastic 8.2

Avec Elastic 8.2, nos utilisateurs peuvent créer des expériences de recherche transparentes, accélérer le dépannage des services cloud-native et améliorer l'expérience des analystes en sécurité. Notre but : votre réussite.

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Cinq points à retenir concernant le cloud et l'innovation d'après ING et Google Cloud

Un panel d'experts sectoriels discute des moyens possibles pour piloter le changement, exploiter les données et accélérer la croissance dans un environnement complexe et strictement réglementé.

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Avantages et bonnes pratiques de la migration de charges de travail vers Elastic Cloud sur AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure

Optez pour une migration fluide de vos charges de travail Elastic existantes pour une rentabilisation plus rapide et un coût total de possession réduit. Lancez-vous avec le fournisseur cloud de votre choix et exploitez vos ressources de migration.

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10 étapes pour automatiser la migration de charges de travail Elastic sur site vers Elastic sur AWS

Rationalisez votre migration sur site vers AWS grâce à une méthodologie éprouvée et quelques étapes simples vers la réussite. Profitez de tous les avantages du cloud : scalabilité, accessibilité financière et simplicité avec Elastic sur AWS.

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5 facteurs à considérer lors de la migration d’Elastic vers le cloud

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Présentation du traitement du langage naturel moderne avec PyTorch dans Elasticsearch

Avec la version 8.0, chargez des modèles de ML PyTorch dans Elasticsearch pour appliquer le traitement du langage naturel (NLP). Intégrez un format populaire pour créer des modèles de NLP, que vous incorporerez dans un pipeline de données NLP.

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5 façons d’améliorer votre expérience Elastic grâce au cloud

Découvrez comment tirer parti des cinq avantages clés du cloud computing (flexibilité, sécurité, coût, fiabilité et couverture géographique) afin d’optimiser votre expérience Elastic et de bénéficier du meilleur retour sur investissement.