Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

Informacje ogólne

Pełna swoboda pracy analityków bez konfliktu ze standardami IT

Zespoły zajmujące się analityką w przedsiębiorstwach potrzebują dostępu do danych, narzędzi i mocy obliczeniowej niezbędnych do realizowania zadań związanych z uczeniem maszynowym, podczas gdy zespół IT i firma jako taka muszą utrzymywać porządek danych i kontrolować koszty infrastruktury. Cloudera Machine Learning przynosi elastyczność i ekonomię chmury do w pełni elastycznego środowiska pracy dla analityków

Przykłady wykorzystania

  • Przenieś szkolenie modeli uczenia maszynowego do chmury
  • Przenieś predykcję w trybie wsadowym do chmury
  • Proces uczenia maszynowego dla danych powstałych w chmurze

Przenieś szkolenie modeli uczenia maszynowego do chmury

Brakuje zasobów w lokalnej infrastrukturze, aby wyszkolić nowe modele uczenia maszynowego? Cloudera Machine Learning pozwala działowi IT na replikację danych z lokalnego centrum danych do chmury i tworzenie nowych środowisk do uczenia maszynowego dla analityków, gwarantujący odpowiedni dostęp do danych, narzędzia i zasoby do efektywnego szkolenia modeli i ich wdrożenia na produkcje.

Przenieś predykcję w trybie wsadowym do chmury

Cloudera Machine Learning umożliwia szkolenie modeli w lokalnym centrum danych i ich wykorzystanie do prognozowania w chmurze, w oparcie o dane przechowywane w chmurowych systemach plików takie dane jak zdjęcia i dane z czujników.  Dział IT ma możliwość tworzenia środowisk roboczych ze zdefiniowanymi limitami zużycia zasobów, pozwalając analitykom na dużą swobodę pracy przy jednoczesnej pełnej kontroli kosztów.

Proces uczenia maszynowego dla danych powstałych w chmurze

W dzisiejszych czasach znaczna część danych wykorzystywanych do budowy modeli uczenia maszynowego powstaje w chmurze.  Nasze rozwiązania do uczenia maszynowego umożliwiają eksploracje i transformację danych oraz szkolenie modeli w chmurze za pomocą otwartych narzędzi znanych z lokalnego centrum danych. Modele mogą zostać wdrożone w chmurze lub w łatwy sposób przeniesione do lokalnego centrum danych.

Cloudera Machine Learning — opis działania

Zobacz w jaki sposób administratorzy mogą szybko wdrażać nowe zespoły analityków i tworzyć środowiska projektowe, dając dostęp do potrzebnych danych, otwartych narzędzi i zasobów obliczeniowych do efektywnej pracy z procesami uczenia maszynowego.

Cloudera Machine Learning — opis działania

Zobacz w jaki sposób administratorzy mogą szybko wdrażać nowe zespoły analityków i tworzyć środowiska projektowe, dając dostęp do potrzebnych danych, otwartych narzędzi i zasobów obliczeniowych do efektywnej pracy z procesami uczenia maszynowego.

Najważniejsze zalety i funkcje

Cloudera Machine Learning pozwala administratorom wdrażać nowe obszary robocze za pomocą kilku kliknięć, dzięki czemu analitycy mają natychmiastowy dostęp do zasobów i pełną swobodę pracy z procesami uczenia maszynowego.

Cloudera Data Platform umożliwia replikację danych pomiędzy środowiskami hybrydowymi i wielochmurowymi, a Cloudera Machine Learning łatwy dostęp do danych zgromadzonych w takich repozytoriach i systemach plików jak HDFS, Hive, Impala, HBase, S3 i ADLSv2.Dzięki temu analitycy mają pełny, samoobsługowy dostęp do wszystkich potrzebnych danych przy jednoczesnym zachowaniu korporacyjnych standardów bezpieczeństwa.

W dzisiejszych czasach w celu maksymalizacji produkcyjności analitycy potrzebują mieć możliwość wyboru języka programowania (Python, Scala, R), bibliotek i frameworków analitycznych oraz IDE (Jupyter Notebook, PyChar, RStudio...) .  Cloudera Machine Learning daje pełną swobodę w wyborze ulubionych narzędzi przy jednoczesnym zachowaniu bezpieczeństwa, efektywności zasobów, skalowalności i ograniczenia kosztów administracyjnych.

Innowacje mogą być nieprzewidywalne, ale powinny być nie do powstrzymania.  Dzięki Cloudera Machine Learning analitycy zyskują dostęp do skalowalnych, heterogenicznych zasobów obliczeniowych potrzebnych do szybkiej realizacji zadań, przy jednoczesnym utrzymaniu zasad ustalonych przez IT ułatwiających zarządzanie i optymalizację zasobów oraz obniżających koszty infrastruktury.

Nie można budować modeli bez wcześniejszego przygotowania danych. Uczenie maszynowe nie kończy się wraz z wyszkoleniem modelu. Uczenie maszynowe nie może sprawnie działać bez inżynierii danych, efektywnego szkolenia modeli i śledzenia eksperymentów oraz łatwego wdrażania modeli i zarządzania nimi w środowisku produkcyjnym. Cloudera Machine Learning wyposaża zespoły w szereg narzędzi wspierających wszystkie etapy cyklu życia modelu analitycznego w jednym, spójnym środowisku.

Czy twoja platforma uczenia maszynowego nie powinna być mobilna w erze środowisk hybrydowych i wielochmurowych?  Cloudera Machine Learning pozwala na transfer danych i zmianę środowiska w celu wykorzystania atutów chmur i lokalnego centrum danych bez wpływu na użytkowników i proces uczenia maszynowego.

SDX Logo

Najwyższy poziom bezpieczeństwa i kontroli.

Zabezpiecz i uporządkuj dane na platformie oraz kontroluj jej funkcje dzięki dedykowanym, zintegrowanym interfejsom. Zasady bezpieczeństwa, zarządzania i kontroli są ustalane raz, a następnie stosowane w odniesieniu do wszystkich danych, co znacząco obniża koszty operacyjne i ryzyko biznesowe, nie ograniczając przy tym możliwości wyboru infrastruktury i elastyczności.

Dowiedz się więcej

Webinar

Doświadcz uczenia maszynowego w środowisku hybrydowym i wielo-chmurowym z CDP

Case Study

Santander UK: pełny wgląd w informacje o klientach i miliony w oszczędnościach dzięki dostępowi do danych

Studium przypadku

TD Bank: tworzenie banku przyszłości dzięki analizie behawioralnej i analizom nastrojów

Szkolenia, wsparcie i doradztwo na światowym poziomie

Korzystaj z wiedzy naszych ekspertów do budowy aplikacji dla biznesu.

Ucz i dziel się wiedzą w naszej społeczności

Poznaj tajniki produktów Cloudera

Pobierz ulubione produkty

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.