• Cloudera Cloudera
  • X
    Zadzwoń do nas pod numer(888) 789-1488
    Międzynarodowy:+1 (650) 362-0488

    Jak wdrożyć zrozumiałe modele dla użytkowników biznesowych

    Badania Fast Forward Labs są teraz dostępne bez subskrypcji

    W przyszłości wszystkie nowe raporty będą dostępne publicznie i będzie je można pobrać bezpłatnie. Wkrótce udostępnimy także zaktualizowane wersje starszych raportów, więc zachęcamy do częstego sprawdzania i eksploracji nowej zawartości.

    Twoi przyjaciele od danych

    Uczenie maszynowe daje ogromne możliwości jednak jego operacjonalizacja wiążę się z wieloma wyzwaniami. Wszelkie wysiłki mogą szybko spełznąć na niczym z powodu dużej zmienności w obszarze technologii - począwszy od wyzwań związanych z organizacją zespołów po trudności związane z odróżnieniem szumu medialnego od rzeczywistości.

    Pozwól kierownikom i zespołom ds. data science skupić się na przyszłości Twojej firmy dzięki wirtualnej pomocy oddanej kadry naukowej, która nieustannie monitoruje najnowsze techniki i najlepsze praktyki branżowe, a także ustala, jak najlepiej wykorzystać je w rozwiązywaniu trudnych problemów biznesowych.

    Badania Cloudera Fast Forward Labs skupiają się na najnowszych tendencjach, które nieustannie ewoluują na skutek przełomowych osiągnięć w obszarze algorytmów i sprzętu, a także upowszechnienia technologii oraz większej dostępności danych. Do raportów dołączone są działające prototypy, które przedstawiają możliwości algorytmu oraz szczegółowe porady dotyczące jego zastosowania w praktyce.

    Co obejmuje raport dotyczący badań?

    Dzięki raportowi z badań Cloudera Fast Forward Labs zyskujesz wgląd w nowe zastosowania danych i istotną przewagę za sprawą:

    • raportów z badań dotyczących najnowszych możliwości w obszarze danych i uczenia maszynowego, które będą miały duże znaczenie w okresie od sześciu miesięcy do dwóch lat;
    • prototypu demonstrującego zastosowanie algorytmu;

    Dodatkowo możesz subskrybować nasz biuletyn z aktualnościami na temat nowych badań i rozwoju branży.

    Najnowsze badania

    BEZPŁATNIE

    Wnioskowanie dryfu pojęć bez oznaczonych danych

    Dryf pojęć występuje, gdy właściwości statystyczne domeny docelowej zmieniają się w czasie, powodując pogorszenie wydajności modelu. Wykrywanie dryfu jest zazwyczaj osiągane przez monitorowanie metryki wydajności i wyzwalanie potoku ponownego trenowania, gdy metryka spadnie poniżej określonego progu. Podejście to zakłada jednak, że w czasie przewidywania dostępna jest wystarczająca ilość oznaczonych danych, co dla wielu systemów produkcyjnych jest nierealistycznym ograniczeniem. W tym raporcie badamy różne podejścia do radzenia sobie z dryfem pojęć, gdy oznaczone dane nie są łatwo dostępne.

    Przeczytaj raport

    Poznaj kod

     Wnioskowanie dryfu pojęć bez oznaczonych danych
    BEZPŁATNIE

    Wielokryterialna optymalizacja hiperparametrów

    Opracowujemy modele uczenia maszynowego na bazie „typowych” metryk, takich jak dokładność predykcyjna, przypominanie i precyzja. Jednak te metryki rzadko są naprawdę wszystkim, na czym nam zależy. Modele produkcyjne muszą również spełniać wymagania fizyczne, takie jak ograniczenia dotyczące opóźnień, zużycia pamięci i bezstronności. Optymalizacja hiperparametrów staje się jeszcze trudniejsza, gdy trzeba zoptymalizować wiele metryk. Nasze najnowsze badanie szczegółowo analizuje ten scenariusz „wielokryterialnej” optymalizacji hiperparametrów.

    Przeczytaj raport

    Poznaj kod

    Wielokryterialna optymalizacja hiperparametrów

    Usługi doradcze Cloudera związane z uczeniem maszynowym

    Gdzie skoncentrować swoje zasoby, jak wdrożyć najlepsze praktyki, w jaki sposób przyspieszyć proces przechodzenia z etapu opracowywania do produkcji, a także jak nie popełniać błędów przy wyborze technologii.

    Blog Fast Forward Labs

     

    Bądź na bieżąco

    Zapisz się, aby otrzymywać comiesięczny biuletyn, w którym znajdziesz najnowsze informacje na temat postępów w stosowaniu sztucznej inteligencji, a także o nowościach i wydarzeniach w naszej firmie.

    Webinar

    Dowiedz się, jak zbudować automatyczny system odpowiadania na pytania oparty o głębokie uczenie

    Webinar

    Dowiedz się, dlaczego i kiedy warto korzystać z uczenia głębokiego w celu wykrywania nieprawidłowości.

    Webinar

    Dowiedz się, jak połączyć wnioskowanie przyczynowe z uczeniem maszynowym

    Datasheet

    Cloudera Fast Forward Labs Datasheet

    Napisz do nas w sprawie aktualnej subskrypcji

    Your form submission has failed.

    This may have been caused by one of the following:

    • Your request timed out
    • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.