Обзор
Команды data science нуждаются в облачной платформе, которая удовлетворяет требованиям корпоративного ИТ
CDP Machine Learning позволяет data science командам предприятия сотрудничать на протяжении всего жизненного цикла данных с немедленным доступом к корпоративным конвейерам данных, масштабируемым вычислительным ресурсам и предпочтительным инструментам. Оптимизируйте процесс внедрения аналитических рабочих нагрузок и грамотно управляйте сценариями использования машинного обучения в масштабах всего бизнеса.
CDP Machine Learning оптимизирует рабочие процессы машинного обучения в вашем бизнесе с помощью встроенных и надежных инструментов для развертывания, обслуживания и мониторинга моделей. С помощью расширенного SDX для моделей МО вы можете управлять и автоматизировать каталогизацию моделей, а также легко переместить результаты для совместной работы в рамках других аналитических приложений CDP, включая хранилище данных и операционную базу данных.
Для специалистов по обработке и анализу данных
Оптимизируйте жизненный цикл моделей машинного обучения и внедряйте их в бизнес-процессы в рамках всего предприятия с помощью прозрачных и повторяемых рабочих процессов, которые работают для всех - от ИТ до лиц, принимающих решения.Испытайте инструменты на себе
Для руководителей ИТ
Предоставьте своим командам ресурсы, необходимые для экспериментов, итераций и влияния на бизнес с помощью машинного обучения без ущерба для безопасности и утраты контроля над данными.
Сценарии использования
Быстрый запуск моделей ИИ
Быстро экспериментируйте, повторяйте и настраивайте
Повсеместно делитесь аналитической информацией
Экономичная эксплуатация моделей
Быстрый запуск моделей ИИ
Переместите стартовую черту для проектов машинного обучения с помощью прототипов прикладного машинного обучения в CML.
Прикладные прототипы машинного обучения (AMP) - это законченные проекты машинного обучения, которые помогают запустить конкретные корпоративные сценарии использования ИИ. Благодаря открытому коду, готовым моделям и готовым бизнес-приложениям AMP помогают вашему бизнесу повысить рентабельность инвестиций от машинного обучения в большем масштабе.
Быстро экспериментируйте, повторяйте и настраивайте
Безопасно экспериментируйте и настраивайте свои модели машинного обучения.
Эксперименты - ключевой момент при разработке и развертывании моделей машинного обучения на вашем предприятии. С помощью экспериментов в CDP Machine Learning ваши специалисты по анализу данных могут протестировать различные подходы и выполнить настройку гиперпараметров для наилучших результатов вашего бизнеса.
Повсеместно делитесь аналитической информацией
Быстро и легко создавайте действенные предиктивные информационные панели для всего вашего бизнеса.
Специалисты по обработке данных и заинтересованные стороны на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения могут создавать самообслуживаемые визуализации с перетаскиванием, которые позволяют каждому пользователю получать результаты предсказаний непосредственно из моделей машинного обучения, развернутых и обслуживаемых в Cloudera Machine Learning.
Экономичная эксплуатация моделей
Полный набор инструментов для масштабного машинного обучения в производственной среде.
Развертывайте модели МО несколькими щелчками мыши и управляйте всей производственной средой с единой панели управления. Используйте CDP Shared Data Experience (SDX) для моделей, отслеживайте метрики прогнозирования, приложения для получения достоверных данных и быстро определяйте отклонение модели до того, как оно повлияет на ваш бизнес.
Cloudera Machine Learning позволяет администраторам развертывать новые рабочие среды для машинного обучения в несколько щелчков мышью, оперативно предоставляя командам по обработке данных доступ к средам и ресурсам проекта, которые им необходимы для сквозного машинного обучения.
Благодаря CDP Machine Learning администраторы и группы специалистов по обработке и анализу данных получают полную видимость - от источника данных до производственной среды, что обеспечивает прозрачные рабочие процессы и безопасное взаимодействие между командами.
Cloudera Machine Learning дает специалистам возможность свободно использовать свои любимые инструменты, при этом сохраняя безопасность, эффективность и масштабируемость без дополнительных административных затрат.
Всегда добивайтесь оптимального результата с помощью расширенных возможностей экспериментирования для настройки гиперпараметров и тестирования нескольких вариантов моделей для производственных рабочих нагрузок.
Возможности MLOps в Cloudera Machine Learning позволяют развертывать модели одним щелчком мыши, каталогизировать модели и осуществлять детальный мониторинг предсказываний для обеспечения безопасности и точности моделей в производственных средах.
Получайте аналитические данные с помощью единообразного и простого в использовании интерфейса с интуитивно понятными и доступными панелями мониторинга с возможностью перетаскивания и созданием кастомных пользовательских приложений.
Варианты развертывания
Разверните CDP Machine Learning в любой среде с переносимым и единообразным облачным опытом работы независимо от инфраструктуры.
CDP Public Cloud
- Готовность к работе с несколькими облаками: не ограничивайте себя одним облачным провайдером. Комплексно подкрепляйте свои инициативы в области ИИ данными из любого источника
- Масштабируемость: используйте масштабируемые и автоматически приостанавливающиеся вычислительные ресурсы, за которые вы платите только во время использования.
- Полная интеграция жизненного цикла: беспрепятственный и безопасный обмен рабочими нагрузками и выходными данными через CDP, включая Cloudera Data Engineering и Data Warehouse
Частное облако CDP Private Cloud
- Рентабельность: оптимизированное использование ресурсов дезагрегированного хранилища обеспечивает рентабельность всего кластера.
- Оптимизированная производительность: соблюдение соглашений об уровне обслуживания с изоляцией рабочих нагрузок и поддержкой нескольких арендаторов для критически важных задач
- Эффективная совместная работа: безопасный обмен рабочими нагрузками, данными и результатами между командами на каждом этапе жизненного цикла данных
Чтобы узнать о форм-факторе Private Cloud Base для машинного обучения CDP, см. Cloudera Data Science Workbench.
Начать сейчас
Еженедельные демонстрации CDP
Присоединяйтесь к техническим экспертам Cloudera для еженедельной демонстрации и интерактивных вопросов и ответов. Узнайте, как связать жизненный цикл ваших данных со сценариями использования ИИ.
Откройте для себя видео тур по CDP
Загляните "под капот" с видео-туром по CDP и узнайте, как безопасные и оптимизированные рабочие процессы машинного обучения могут лучше служить вашему бизнесу.
Технические ресурсы по CDP
Экономьте время с помощью универсального центра технической информации и ресурсов, который поможет вам развить свои навыки и получить знания о CDP.
Бесплатное обучение
Получите доступ к обучению по запросу, чтобы быстро освоить CML в CDP и внедрить оптимизированное машинное обучение в режиме самообслуживания в масштабах всего предприятия.
Цены
Оцените стоимость, условия выставления счетов, детали лицензирования и почасовые ставки, а также просчитайте затраты с помощью удобных калькуляторов.
Документация по продукту
Начните с правильного пути, изучив передовые методы планирования ресурсов, конфигурации и управления продуктами для МО.
