Il migliore amico dei nerd dei dati
Nonostante le sue promesse, il machine learning può essere davvero scoraggiante. I migliori sforzi possono essere rapidamente compromessi dall'incertezza legata a un panorama tecnico in rapida evoluzione, dai dubbi su come costruire e organizzare al meglio i team e dalla difficoltà di separare le affermazioni clamorose, dalla realtà.
Libera i dirigenti e i team addetti alla scienza dei dati in modo che possano focalizzarsi sul futuro dell'azienda, grazie a uno staff di ricerca virtuale dedicato che monitora continuamente le tecniche più recenti e le migliori prassi del settore, determinando come applicarle al meglio ai difficili problemi aziendali.
La ricerca dei Cloudera Fast Forward Labs si concentra sulle tendenze emergenti, che sono ancora in evoluzione per via delle scoperte di nuovi algoritmi, delle innovazioni hardware, della mercificazione tecnologica e della disponibilità dei dati. Insieme ai rapporti, vengono forniti dei prototipi di lavoro che mostrano le capacità dell'algoritmo e offrono una consulenza tecnica dettagliata sulla sua applicazione pratica.
Cosa comprende un abbonamento di ricerca?
Un abbonamento di ricerca Cloudera Fast Forward Labs consente di accedere a nuovi casi d'uso per i dati e offre una serie di vantaggi importanti:
- Rapporti trimestrali focalizzati sui diversi dati emergenti e sulle capacità rese possibili dal machine learning, che saranno rilevanti in un arco di tempo che va da sei mesi a due anni.
- Un prototipo che dimostra la sua applicazione
- Accesso a tutti i rapporti di ricerca e a tutti i prototipi pubblicati in precedenza
- Una newsletter settimanale con aggiornamenti sulle nuove ricerche e gli sviluppi del settore
- Quattro ore al mese di consulenza remota per sostenere le iniziative di apprendimento dei dati e machine learning.
La ricerca più recente
Apprendimento di trasferimento per NLP
Le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono tradurre lingue, rispondere alle domande e generare testo simile a quello umano; tuttavia, le tecniche di deep learning su cui si basano richiedono costosi set di dati, infrastruttura e competenza. In questo report, viene illustrato come utilizzare l'apprendimento di trasferimento per adattare i modelli esistenti a qualsiasi applicazione NLP, semplificando la creazione di sistemi NLP ad alte prestazioni.
Deep learning per l'analisi delle immagini - Edizione 2019
Le reti neurali convoluzionali (CNN o ConvNet) hanno prestazioni eccellenti nell'apprendimento di rappresentazioni significative di caratteristiche e concetti all'interno delle immagini, il che le rende preziose per risolvere problemi in domini diversi, dall'acquisizione di immagini mediche alla produzione. In questo report, viene illustrato come selezionare i modelli di deep learning corretti per le attività e le tecniche di analisi delle immagini per il debug dei modelli di deep learning.
Servizi di consulenza Cloudera sul Machine Learning
Capire dove concentrare le risorse, come implementare pratiche efficaci e come accelerare il passaggio dallo sviluppo alla produzione evitando i vicoli ciechi tecnici.
Il blog dei Fast Forward Labs
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Taking Snorkel for a spinActive learning, which we explored in our report on Learning with Limited Labeled Data, makes it pos...
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