機械学習

デ,タを活用する機械学習で
Aiプロジェクトを加速

無料トラ@ @アルデモをスケジュ,ルする

背景

オ,プンなレ@ @クハウスアーキテクチャを基盤とする砖のプラットフォームは,機械学習のためのデータの準備や処理を効率化し,チーム間のコラボレーションを支援し,実験から本番までの機械学習ライフサイクルの合理化を可能にします。

オプンなデタレクハウスのダアグラム

MLflowの予測指標のダアグラム

機械学習デ,タをシンプルに

Databricks MLは,オ,プンなレ@ @クハウスア,キテクチャを基盤として構築されており,三角洲湖が組み込まれています。機械学習チームによる、あらゆる規模、種類のデータのアクセス、探索、準備を可能にします。データエンジニアリングのサポートなしで、特徴量をセルフサービスで本稼働パイプラインに組み込めます。

実験追跡とガバナンスの自動化

マネージドMLflowにより,実験を自動的に追跡し,トレーニング実行ごとのパラメータ,メトリクス,データとコードのバージョン,モデルの成果物を記録できます。実行履歴をすぐに確認でき,結果を比較したり,必要に応じて過去の結果を再現したりすることも可能です。本番環境に最適なモデルのバージョンを特定した後は,モデルレジストリに登録し,展開ライフサイクル全体のハンドオフを簡素化できます。

実験の自動化の例

アクティビティの例

モデルのラ▪▪フサ▪▪クル全体を動的に管理

トレーニングされたモデルを登録すると,モデルレジストリを使用してモデルのライフサイクルを共同管理できます。モデルのバージョン管理や移動は,実験,ステージング,本番環境,アーカイブなどさまざまな段階で可能です。ライフサイクル管理は,ロールベースのアクセス制御に従って,承認やガバナンスのワークフローと統合されています。また,コメントやメ,ルの通知機能により,デ,タチ,ムのコラボレ,ション環境が充実します。

Mlモデルの大規模展開を低レ化学键テンシで

サバの管理やスケルの制限を気にすることなく,ワンクリックでモデルをデプロできます。砖を使用することで、エンタープライズレベルの高可用性で、モデルを REST API エンドポイントとして任意の場所にデプロイできます。

MLflowモデルレジストリのダアグラム

背景

製品コンポ,ネント

デ,タブリックスソリュ,ションへの移行

Hadoopやエンタープライズデータウェアハウスなどのレガシーシステムに関連するデータサイロ,遅いパフォーマンス,高いコストにうんざりしていませんか吗?砖Lakehouseへの移行:データ,分析,AIのすべてのユースケースに対応するモダンなプラットフォームです。

デ,タブリックスソリュ,ションへの移行

アストラゼネカ

導入事例

Aiの活用による創薬の変革

アストラゼネカ,デ,タとNLPの活用で新薬の開発を促進

汇丰银行

導入事例

機械学習の活用で
モバ@ @ルバンキングを刷新

汇丰,機械学習ベ,スの不正検知機能を活用して39万人を超える顧客のキャッシュレス取引を管理

スタ,バックス

導入事例

デタとaiの大規模な融合

スタ,バックス,Databricksの導入により3万店舗のオムニチャネル戦略を促進

康卡斯特公司

導入事例

エンタテメントの
未来形

コムキャスト,ai搭載の音声リモコンでエミ,賞に輝く視聴者エクスペリエンスを実現

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