Panoramica
La libertà di cui i team di data science necessitano, offerta da un servizio nativo per cloud adatto all'IT.
Cloudera Machine Learning permette ai team di data science aziendali di collaborare per tutto il ciclo di vita dei dati, con accesso immediato a pipeline di dati aziendali, risorse di elaborazione scalabili e accesso a strumenti preferiti. Ottimizza il processo di messa in produzione dei carichi di lavoro analitici e gestisci in modo intelligente i casi d'uso di machine learning in tutta l'azienda su larga scala.
Machine Learning ottimizza i flussi di lavoro ML per tutta la tua attività con strumenti nativi e affidabili per la distribuzione, la creazione e il monitoraggio dei modelli. Con SDX esteso per modelli, potrai gestire e automatizzare la catalogazione dei modelli e spostare i risultati in modo fluido per collaborare lungo tutte le esperienze Cloudera, fra cui Cloudera Data Warehouse e Cloudera Operational Database.
Per data scientist
Ottimizza il ciclo di vita dei dati ML e rendi operativi i modelli di machine learning in tutta la tua azienda con flussi di lavoro trasparenti e ripetibili utili per tutti.
Per i responsabili IT
Offri ai tuoi team di data science le risorse necessarie per sperimentare, iterare e incidere sull'attività ovunque, senza compromettere agilità, sicurezza o governance.
Casi d'uso di Cloudera Machine Learning
- TRASFORMA L'IA DA CONCETTO A REALTÀ
- SCALA IL MACHINE LEARNING CON LE MLOPS
- FAVORISCI LA DATA SCIENCE ESPLORATIVA
Trasforma l'IA da concetto a realtà
Riduci il tempo di creazione di valore con gli acceleratori per progetti ML (AMP).
Gli AMP sono progettati per dare impulso alle tue iniziative di AI fornendo soluzioni su misura per casi d'uso specifici all'interno di Cloudera Machine Learning. Consentono agli utenti di raggiungere rapidamente il successo offrendo esempi di riferimento predefiniti di alta qualità che possono essere facilmente adattati alle tue esigenze specifiche, riducendo il time-to-value per i tuoi progetti.
Scala il machine learning con le MLOPs
ROI, trasparenza e collaborazione ancora migliori, grazie a MLOps.
Le MLOps consentono di capitalizzare i primi successi e di crescere, seguendo le fasi di aggiornamento dei modelli esistenti e definendo criteri di controllo per garantire la sicurezza e la governance dei dati durante l'intero ciclo di vita del ML di produzione.
Favorire una scienza dei dati esplorativa
Riduci il divario fra esplorazione dei dati e azione di business.
Cloudera offre una piattaforma completa che offre ai team di data science data set certificati e strumenti di esplorazione dei dati solidi e coerenti, una data science personalizzata e una generazione di insight più rapida che mai.
Caratteristiche principali di Cloudera Machine Learning
Distribuisci workspace di machine learning in pochi click, dando ai team di data science la possibilità di accedere agli ambienti di progetto e di elaborare automaticamente e in maniera elastica le risorse di cui hanno bisogno per il machine learning end-to-end, senza attese.
Con Cloudera Machine Learning, gli amministratori e i team di data science avranno piena visibilità, dall'origine dei dati all'ambiente di produzione, creando flussi di lavoro trasparenti e una collaborazione più agevole fra i team, in tutta sicurezza.
I data scientist non dovrebbero essere costretti a passare da uno strumento all'altro per scoprire, interrogare e visualizzare set di dati. Cloudera Machine Learning offre tutte queste possibilità tramite la funzionalità Data Discovery and Visualization, un'unica interfaccia utente per tutte le esigenze esplorative di data science.
Gli AMP sono progetti Cloudera Machine Learning che è possibile implementare con un solo clic direttamente da Cloudera Machine Learning. Gli AMP consentono ai data scientist di passare molto più rapidamente da un'idea a un caso d'uso di ML pienamente funzionante. Offrono un framework end-to-end per la creazione, l'implementazione e il monitoraggio istantaneo di applicazioni AI pronte all'uso,
La funzionalità di MLOps di Cloudera Machine Learning consente l'implementazione di modelli con un solo click, la catalogazione dei modelli e il monitoraggio granulare delle previsioni per mantenere i modelli sicuri e precisi in tutti gli ambienti di produzione.
Offri insight con un'esperienza coerente e di facile utilizzo, con dashboard drag-and-drop intuitive e accessibili e la creazione di applicazioni personalizzate.
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Prova Cloudera Machine Learning in prima persona
Opzioni di distribuzione di Cloudera Machine Learning
Distribuisci ovunque Cloudera Machine Learning con un'esperienza cloud-native, portabile e coerente ovunque.
Cloudera su cloud pubblico
- Pronto per il multi-cloud: non rimanere bloccato su un unico cloud provider. Potenzia le tue iniziative di AI in modo olistico, con dati provenienti da qualsiasi fonte.
- Scalabile: sfrutta le risorse di elaborazione scalabili e a sospensione automatica che paghi solo durante l'uso.
- Integrazione completa per tutto il ciclo di vita: condividi carichi di lavoro e output in modo fluido e in sicurezza in tutte le esperienze Cloudera, fra cui Data Engineering e Data Warehouse
Cloudera su cloud privato
- Conveniente: Ottimizzando l'utilizzo delle risorse da storage disaggregato è possibile ottimizzare i costi su tutto il cluster.
- Prestazioni ottimizzate: rispetta sempre i tuoi SLA con l'isolamento dei carichi di lavoro e la multi-tenancy per quelli critici.
- Collabora efficacemente: condividi carichi di lavoro, dati e risultati in sicurezza fra i team in tutte le fasi del ciclo di vita dei dati.
Per il fattore di forma di CDP Machine Learning per Cloudera Base su private cloud, consulta Cloudera Data Science Workbench.
Cosa dicono i clienti riguardo a Cloudera Machine Learning
"Si integra perfettamente con le altre esperienze Cloudera, permettendo di ottenere rapidamente insight dai dati. La cosa che apprezzo di più è la sua flessibilità e disponibilità."
Analytics Solution Architect
Settore dell'energia e dei servizi di pubblica utilità
"One-stop-shop per tutte le esigenze di data science. La gestione di sessioni multiple, l'automazione dei lavori della pipeline dei dati e la creazione di app di machine learning sono facili e intuitive."
Model Development Expert
Settore dei servizi
"Una piattaforma eccellente per tutti i progetti di ML e Data engineering. Fornisce un percorso semplice per sviluppare e testare il codice e per il monitoraggio delle prestazioni dell'ML."
Architetto di big data e analisi
Settore misto
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