Perpetual ML

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Perpetual ML: suite de ML 100 veces más rápida para almacenes de datos modernos.
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Apr 07 2024
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Perpetual ML Información del producto

¿Qué es Perpetual ML?

Perpetual ML acelera el entrenamiento de modelos más de 100 veces al eliminar el paso de optimización de hiperparámetros que consume mucho tiempo. Empodera a las empresas con Perpetual ML Suite, que es una aplicación nativa de bajo código/sin código, 100 veces más rápida, escalable, explicable, de extremo a extremo y todo en uno para almacenes de datos modernos. Ofrece características como PerpetualBooster para un entrenamiento inicial más rápido, aprendizaje continuo, mejores intervalos de confianza con Predicción Conforme, aprendizaje de datos geográficos, monitoreo de modelos y adecuación para diversas tareas de ML. Actualmente se está desarrollando para Snowflake y estará disponible para Databricks y otros almacenes de datos más adelante. Elimina la necesidad de hardware especializado como GPU o TPU.

¿Cómo usar Perpetual ML?

Contacta a Perpetual ML para una prueba gratuita y ver cómo funciona. La suite está diseñada como una aplicación nativa de bajo código/sin código para almacenes de datos modernos, permitiendo a los usuarios desbloquear conocimientos y acciones de sus datos rápidamente.

Características principales de Perpetual ML

Entrenamiento inicial 100 veces más rápido con PerpetualBooster

Aprendizaje continuo sin empezar de nuevo

Mejores intervalos de confianza con Predicción Conforme

Aprendizaje de datos geográficos

Monitoreo de modelos

Adecuado para clasificación tabular, regresión, series temporales, aprendizaje por rangos y clasificación de texto

Portable a través de diferentes almacenes de datos

Paralelismo sin esfuerzo

No se requiere hardware especializado

Casos de uso de Perpetual ML

#1

Acelerar el entrenamiento de modelos en almacenes de datos

#2

Mejorar la velocidad y eficiencia de los flujos de trabajo de machine learning

#3

Monitorear modelos y detectar cambios en la distribución

#4

Construir y desplegar modelos de machine learning sin hardware especializado

FAQ de Perpetual ML

¿Qué es PerpetualBooster?

¿Qué tipo de tareas de machine learning es adecuado Perpetual ML?

¿Qué almacenes de datos admite Perpetual ML?

¿Necesito hardware especializado para usar Perpetual ML?

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