Informacje ogólne
Pełna swoboda pracy analityków przy pełnym wsparciu standardów IT dzięki natywnej usłudze chmurowej.
Cloudera Machine Learning umożliwia zespołom data science efektywną współpracę podczas pracy z całym cyklem życia danych, natychmiastowy dostęp do procesów przygotowywania danych, skalowalne zasoby obliczeniowe oraz dostęp do preferowanych narzędzi. Usprawnij proces wykorzystywania procesów analitycznych w produkcji i inteligentnie zarządzaj przypadkami wykorzystania uczenia maszynowego w całej firmie na właściwą skalę.
Usługa Machine Learning optymalizuje procesy uczenia maszynowego w całej firmie dzięki natywnym i niezawodnym narzędziom do wdrażania, obsługi i monitorowania modeli. Dzięki rozszerzeniu SDX o wsparcie dla modeli, platforma umożliwia lepsze zarządzanie i automatyzację katalogowania modeli oraz wykorzystanie i dzielenie się wynikami z innymi rozwiązaniami w ekosystemie Cloudera, takimi jak Cloudera Data Warehouse i Cloudera Operational Database.
Dla analityków
Zoptymalizuj cykl życia modeli i proces uczenia maszynowego w całej firmie dzięki przejrzystym i powtarzalnym przepływom pracy, które są odpowiednie dla wszystkich.
Dla liderów w branży IT
Zapewnij swoim zespołom data science zasoby potrzebne do eksperymentowania, iterowania i wywierania rzeczywistego wpływu na funkcjonowanie firmy – bez utraty elastyczności, bezpieczeństwa i nadzoru.
Przypadki użycia Cloudera Machine Learning
PRZEKSZTAŁCANIE KONCEPCJI AI W RZECZYWISTOŚĆ
SKALOWANIE UCZENIA MASZYNOWEGO ZA POMOCĄ MLOPS
WSPIERANIE BADAWCZEJ NAUKI O DANYCH
Przekształcanie koncepcji AI w rzeczywistość
Szybsze uzyskiwanie wartości dzięki Accelerators for ML Projects (AMP).
AMP zostały zaprojektowane w taki sposób, aby przyspieszyć inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją, zapewniając rozwiązania dostosowane do konkretnych przypadków wykorzystania w ramach Cloudera Machine Learning. Umożliwiają szybkie osiągnięcie sukcesu, oferując wysokiej jakości gotowe przykłady referencyjne, które można łatwo dostosować do konkretnych wymagań, skracając czas potrzebny do uzyskania wartości w ramach projektów.
United Overseas Bank: personalizowanie rekomendacji dla milionów klientów i zwiększanie skuteczności wykrywania prania pieniędzy
Ponad 1 mln spersonalizowanych rekomendacji przy wsparciu uczenia maszynowego oszczędza menedżerom odpowiedzialnym za relacje z klientami ponad 1000 godzin ręcznej analizy.
Skalowanie uczenia maszynowego za pomocą MLOps
Uzyskaj lepszą przejrzystość, współpracę i zwrot z inwestycji dzięki metodologii MLOps.
Metodologia MLOps pomaga czerpać korzyści z wczesnych sukcesów i zwiększać skalę, zapewniając aktualność istniejących modeli i ustanawiając kontrole w celu zachowania bezpieczeństwa danych i nadzoru przez cały cykl życia uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.
Wspieranie badawczej nauki o danych
Zmniejsz dystans między eksploracją danych a działaniami biznesowymi.
Firma Cloudera oferuje kompleksową platformę, która zapewnia zespołom ds. Data Science „certyfikowane zbiory danych” oraz spójne i niezawodne narzędzia umożliwiające szybkie eksplorowanie danych, analizowanie danych ad hoc i generowanie wniosków.
Za pomocą kilku kliknięć przygotuj nowe obszary robocze, zapewniając swoim analitykom natychmiastowy dostęp do środowisk projektowych i elastycznych zasobów obliczeniowych do realizacji projektów uczenia maszynowego.
Dzięki usłudze Cloudera Machine Learning administratorzy i zespoły analityków danych mają pełny wgląd w dane — od ich źródła po środowisko produkcyjne — co zapewnia przejrzystość przepływów zadań i bezpieczną współpracę między zespołami.
Analitycy (mistrzowie) danych nie powinni przełączać się pomiędzy narzędziami, aby eksplorować dane, wykonywać zapytania i wizualizować zestawy danych. Cloudera Machine Learning oferuje wszystkie te możliwości w ramach funkcji eksploracji i wizualizacji danych, która stanowi interfejs do obsługi wszystkich działań związanych z eksploracyjną analizą danych.
AMP to projekty Cloudera Machine Learning, które można wdrożyć jednym kliknięciem bezpośrednio z Cloudera Machine Learning. AMP umożliwiają analitykom (mistrzom) danych błyskawiczne przejście od pomysłu do w pełni działającego przypadku wykorzystania ML. Jest to kompleksowa platforma do szybkiego tworzenia, wdrażania i monitorowania gotowych do wykorzystania aplikacji AI.
Metodologia MLOps usługi Cloudera Machine Learning umożliwia łatwe wdrażanie i katalogowanie modeli oraz szczegółowe monitorowanie prognoz w celu zapewnienia bezpieczeństwa i jakości modeli we wszystkich środowiskach produkcyjnych.
Dostarczaj informacje dzięki spójnemu i łatwemu w użyciu środowisku, obejmującemu intuicyjne i dostępne pulpity nawigacyjne typu „przeciągnij i upuść” oraz tworzenie niestandardowych aplikacji.
Chcesz dowiedzieć się więcej?
Zobacz, jak działa Cloudera Machine Learning
Opcje wdrażania Cloudera Machine Learning
Wdrażaj Cloudera Machine Learning w dowolnym miejscu dzięki natywnemu, przenośnemu i spójnemu doświadczeniu w każdej z chmur.
Cloudera w chmurze publicznej
- Obsługa środowiska wielochmurowego: nie bądź ograniczony przez jednego dostawcę usług w chmurze. Wspieraj swoje inicjatywy AI w sposób holistyczny, korzystając z danych z dowolnego miejsca.
- Skalowalność: wykorzystaj automatyczne skalowanie zasobów obliczeniowych, za które płacisz tylko podczas ich używania.
- Pełna integracja cyklu życia: bezproblemowo i bezpiecznie udostępniaj procesy i rezultaty w środowiskach Cloudera, w tym Data Engineering i Data Warehouse.
Cloudera w chmurze prywatnej
- Opłacalność: Optymalizacja wykorzystania zasobów ze zdezagregowanej pamięci masowej zapewnia redukcję całkowitych kosztów klastra.
- Zoptymalizowana wydajność: każdorazowo spełniaj warunki SLA dzięki lepszej izolacji procesów i wsparciu pracy dla wielu użytkowników.
- Efektywna współpraca: bezpiecznie udostępniaj procesy, dane i rezultaty między zespołami na każdym etapie cyklu życia danych.
Aby zapoznać się z formą uczenia maszynowego w chmurze prywatnej Cloudera Base, przejdź do Cloudera Data Science Workbench.
Co mówią klienci o rozwiązaniu Cloudera Machine Learning
„Bezproblemowo integruje się z innymi środowiskami CDP, umożliwiając szybkie uzyskiwanie szczegółowych informacji z danych. Szczególnie cenię sobie elastyczność i otwartość”.
Architekt rozwiązań analitycznych
Branża energetyczna i usług komunalnych
„Kompleksowe rozwiązanie spełniające potrzeby w zakresie analizy danych. Zarządzanie wieloma sesjami, automatyzacja zadań potoków danych, a nawet tworzenie aplikacji uczenia maszynowego jest łatwe i intuicyjne”.
Ekspert ds. tworzenia modeli
Branża usług
„Doskonała platforma dla każdego rodzaju projektu z zakresu uczenia maszynowego i inżynierii danych. Zapewnia łatwą ścieżkę tworzenia i testowania kodu oraz śledzenia wydajności uczenia maszynowego”.
Architekt danych big data i analizy
Różne branże
Zaczynamy?