Fast Forward Labs Research jetzt ohne Abonnement verfügbar
In Zukunft werden alle neuen Reports öffentlich verfügbar sein und können kostenlos heruntergeladen werden. Zudem werden wir im Laufe der Zeit Zugriff auf aktualisierte Versionen älterer Reports gewähren. Schauen Sie daher regelmäßig vorbei, um die verfügbaren kostenlosen Forschungsergebnisse zu prüfen.
Die besten Freunde Ihrer Daten-Nerds
Trotz seines Versprechens kann maschinelles Lernen geradezu entmutigend sein. Die besten Bemühungen können im Handumdrehen untergraben werden. Zum einen durch Ungewissheit über eine sich rasch ändernde technische Umgebung, aber auch durch Verwirrung bezüglich der Art und Weise, in der Teams aufgebaut und organisiert werden, und die Schwierigkeit, Hype von Realität zu trennen.
Entlasten Sie Führungskräfte und Data-Science-Teams, um sich auf die Zukunft des Unternehmens zu konzentrieren mit einem virtuell dedizierten Team an Forschungsmitarbeitern, die ständig die neuesten Methoden und branchenführenden Praktiken überwachen und bestimmen, wie diese für die schwierigen Probleme Ihres Geschäfts am besten eingesetzt werden.
Die Cloudera Fast Forward Labs Research konzentriert sich auf neue Trends, die sich immer noch verändern aufgrund eines Durchbruchs bei Algorithmen, Hardware, technologischer Kommodifizierung und der Verfügbarkeit von Daten. Zu diesen Berichten gibt es funktionierende Prototypen, welche die Fähigkeiten des Algorithmus aufweisen und detaillierte technische Beratung über seine praktische Anwendung bietet.
Was ist in einem Forschungs-Report enthalten?
Ein Forschungs-Report der Cloudera Fast Forward Labs eröffnet neue Anwendungsfälle für Ihre Daten und bietet einen entscheidenden Vorsprung durch:
- Forschungs-Reports, die auf unterschiedliche, neue Fähigkeiten für Daten und maschinelles Lernen ausgerichtet sind, die in einem Zeitraum von sechs Monaten bis zwei Jahren relevant sein werden.
- Ein Prototyp, der seine Anwendung demonstriert
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Neueste Forschung
KOSTENLOS
Interpretierbarkeit: Ausgabe 2020
Die Interpretierbarkeit oder die Fähigkeit zu erklären, warum und wie ein System eine Entscheidung trifft, kann uns helfen, Modelle zu verbessern, Vorschriften zu erfüllen und bessere Produkte zu entwickeln. Black-Box-Techniken wie Deep Learning haben neue Maßstäbe auf Kosten der Interpretierbarkeit gesetzt. In diesem kürzlich aktualisierten Report, der nun Techniken wie SHAP enthält, zeigen wir, wie Modelle ohne Einbußen ihrer Fähigkeiten oder Genauigkeit interpretierbar gemacht werden können.
Cloudera Beratungsdienstleistungen für maschinelles Lernen
Sie sollten verstehen, worauf sich wertvolle Ressourcen konzentrieren, wie effektive Praktiken umgesetzt sowie die Umstellung von der Entwicklung zur Produktion beschleunigt und dabei technische Sackgassen vermieden werden sollen.
Der Fast Forward Labs Blog
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Question Answering: Enhancing Search with Deep Learning and NLPRecently, Cloudera Fast Forward held a webinar on automated question answering. What is automated qu...
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ML Interpretability: LIME and SHAP in prose and codeAt Cloudera Fast Forward, we see model interpretability as an important step in the data science wor...
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