Perpetual ML

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Perpetual ML : suite ML 100x plus rapide pour les entrepôts de données modernes.
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Apr 07 2024
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Perpetual ML Informations sur le produit

Qu'est-ce que Perpetual ML ?

Perpetual ML accélère l'entraînement des modèles de plus de 100x grâce à l'élimination de l'étape chronophage d'optimisation des hyperparamètres. Il permet aux entreprises d'accéder à la Perpetual ML Suite, une application native tout-en-un, évolutive, explicable, et à faible code / sans code, conçue pour les entrepôts de données modernes. Il propose des fonctionnalités telles que PerpetualBooster pour un entraînement initial plus rapide, un apprentissage continu, de meilleures intervalles de confiance avec la Prédiction Conformationnelle, l'apprentissage de données géographiques, la surveillance des modèles, et convient à diverses tâches de ML. Il est actuellement en cours de développement pour Snowflake et sera disponible pour Databricks et d'autres entrepôts de données plus tard. Il élimine le besoin de matériel spécialisé tel que GPU ou TPU.

Comment utiliser Perpetual ML ?

Contactez Perpetual ML pour un essai gratuit afin de le voir en action. La suite est conçue comme une application native à faible code / sans code pour les entrepôts de données modernes, permettant aux utilisateurs de débloquer rapidement des insights et des actions à partir de leurs données.

Fonctionnalités de base de Perpetual ML

Entraînement initial 100x plus rapide avec PerpetualBooster

Apprentissage continu sans recommencer à zéro

Meilleures intervalles de confiance avec la Prédiction Conformationnelle

Apprentissage de données géographiques

Surveillance des modèles

Adapté pour la classification tabulaire, la régression, les séries temporelles, l'apprentissage par classement et la classification de texte

Portable à travers différents entrepôts de données

Parallélisme sans effort

Aucun matériel spécialisé requis

Les cas d'utilisation de Perpetual ML

#1

Accélérer l'entraînement des modèles dans les entrepôts de données

#2

Améliorer la vitesse et l'efficacité des workflows de machine learning

#3

Surveiller les modèles et détecter les changements de distribution

#4

Construire et déployer des modèles de machine learning sans matériel spécialisé

FAQ de Perpetual ML

Qu'est-ce que PerpetualBooster ?

Pour quels types de tâches de machine learning Perpetual ML est-il adapté ?

Quels entrepôts de données Perpetual ML prend-il en charge ?

Ai-je besoin de matériel spécialisé pour utiliser Perpetual ML ?

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