Perpetual ML

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Perpetual ML: 100x schnellere ML-Suite für moderne Datenlager.
Hinzugefügt am:
Apr 07 2024
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Perpetual ML Produktinformationen

Was ist Perpetual ML?

Perpetual ML beschleunigt das Training von Modellen um mehr als 100x durch die Beseitigung des zeitaufwendigen Schrittes der Hyperparameter-Optimierung. Es befähigt Unternehmen mit der Perpetual ML Suite, die eine 100x schnellere, skalierbare, erklärbare, End-to-End, All-in-One, Low-Code / No-Code native App für moderne Datenlager ist. Es bietet Funktionen wie PerpetualBooster für schnellere erste Trainings, kontinuierliches Lernen, bessere Konfidenzintervalle mit konformer Vorhersage, geografisches Datenlernen, Modellüberwachung und Eignung für verschiedene ML-Aufgaben. Es wird derzeit für Snowflake entwickelt und wird später für Databricks und andere Datenlager verfügbar sein. Es ist keine spezialisierte Hardware wie GPU oder TPU erforderlich.

Wie benutzt man Perpetual ML?

Kontaktieren Sie Perpetual ML für eine kostenlose Testversion, um es in Aktion zu sehen. Die Suite ist als Low-Code / No-Code native App für moderne Datenlager konzipiert und ermöglicht es Benutzern, schnell Einblicke und Maßnahmen aus ihren Daten zu gewinnen.

Perpetual ML's Hauptmerkmale

100x schnellere erste Trainings mit PerpetualBooster

Kontinuierliches Lernen ohne von vorne zu beginnen

Bessere Konfidenzintervalle mit konformer Vorhersage

Geografisches Datenlernen

Modellüberwachung

Geeignet für tabellarische Klassifikation, Regression, Zeitreihen, Ranglernen und Textklassifikation

Portabel über verschiedene Datenlager hinweg

Mühelose Parallelität

Keine spezialisierte Hardware erforderlich

Perpetual ML's Anwendungsfälle

#1

Beschleunigung des Modelltrainings in Datenlagern

#2

Verbesserung der Geschwindigkeit und Effizienz von maschinellen Lernabläufen

#3

Überwachung von Modellen und Erkennung von Verteilungsverschiebungen

#4

Erstellung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen ohne spezialisierte Hardware

FAQ von Perpetual ML

Was ist PerpetualBooster?

Für welche Arten von maschinellen Lernaufgaben ist Perpetual ML geeignet?

Welche Datenlager unterstützt Perpetual ML?

Benötige ich spezialisierte Hardware, um Perpetual ML zu verwenden?

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