Überblick
Die Freiheit, die Data-Science-Teams von einem nativen Cloud-Service benötigen, von dem die IT profitiert.
Cloudera Machine Learning ermöglicht es Data-Science-Teams in Unternehmen, über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zusammenzuarbeiten und dabei sofortigen Zugriff auf Unternehmensdaten-Pipelines sowie skalierbare Rechenressourcen und Zugang zu bevorzugten Tools zu erhalten. Optimieren Sie den Prozess zur Übernahme analytischer Workloads in die Produktion und verwalten Sie Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen intelligent und in großem Maßstab.
Machine Learning optimiert ML-Workflows in Ihrem Unternehmen mit nativen und robusten Tools für die Bereitstellung, Bedienung und Überwachung von Modellen. Mit der erweiterten SDX für Modelle können Sie die Modellkatalogisierung steuern und automatisieren. Anschließend können Sie die Ergebnisse nahtlos verschieben und über verschiedene Cloudera-Experiences hinweg zusammenzuarbeiten, darunter Cloudera Data Warehouse und Cloudera Operational Database.
Für Data Scientists
Optimieren Sie den Datenlebenszyklus für maschinelles Lernen und nutzen Sie Modelle für maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen effektiv. Dies gelingt Ihnen mit transparenten und wiederholbaren Workflows, die für alle Beteiligten funktionieren.
Für IT-Führungskräfte
Stellen Sie Ihren Teams die Ressourcen zur Verfügung, die sie benötigen, um Tests und Iterationen durchzuführen und überall Einfluss auf die Geschäftsentwicklung zu nehmen, ohne Einbußen bei Agilität, Sicherheit oder Governance.
Anwendungsfälle für Cloudera Machine Learning
KI VOM KONZEPT IN DIE REALITÄT UMSETZEN
MASCHINELLES LERNEN MIT MLOPS SKALIEREN
EXPLORATIVE DATA SCIENCE ERMÖGLICHEN
KI vom Konzept in die Realität umsetzen
Reduzieren Sie die Zeit bis zur Wertschöpfung mit Accelerators für ML-Projekte (AMP).
AMPs sollen Ihre KI-Initiativen ankurbeln, indem sie maßgeschneiderte Lösungen für bestimmte Anwendungsfälle innerhalb von Cloudera Machine Learning bereitstellen. Sie ermöglichen es Benutzenden, schnell Erfolge zu erzielen, indem sie hochwertige, vorgefertigte Referenzbeispiele enthalten, die Sie leicht an Ihre individuellen Anforderungen anpassen und so die Zeit bis zur Wertschöpfung Ihrer Projekte verkürzen können.
Maschinelles Lernen mit MLOPs skalieren
Profitieren Sie mit MLOPs von mehr Transparenz, verbesserter Zusammenarbeit und höherem ROI.
Mit MLOPs können Sie von frühen Erfolgen profitieren und skalieren, indem Sie Schritte befolgen, um vorhandene Modelle auf dem neuesten Stand zu halten und Kontrollen einrichten, um die Datensicherheit und Governance während des gesamten ML-Produktionslebenszyklus aufrechtzuerhalten.
Explorative Data Science ermöglichen
Komprimieren Sie den Zeitraum zwischen Datenexploration und geschäftlichen Maßnahmen.
Cloudera bietet eine umfassende Plattform, die Data-Science-Teams „zertifizierte Datensätze“ sowie konsistente und robuste Tools an die Hand gibt, um Datenexplorationen, Ad-hoc-Datenwissenschaft und Erkenntnisgenerierung so schnell wie möglich zu gestalten.
Die wichtigsten Funktionen von Cloudera Machine Learning
Stellen Sie mit wenigen Klicks Arbeitsbereiche für maschinelles Lernen bereit, sodass Data-Science-Teams ohne Wartezeit auf die Projektumgebungen und automatisch flexible Rechenressourcen zugreifen können, die sie für End-to-End-ML benötigen.
Cloudera Machine Learning gewährt Administratoren und Data-Science-Teams vollständige Transparenz von der Datenquelle bis zur Produktionsumgebung – dies ermöglicht transparente Arbeitsabläufe und eine einfache und sichere teamübergreifende Zusammenarbeit.
Datenwissenschaftler sollten zum Erkennen, Abfragen und Visualisieren von Datensätzen nicht zwischen verschiedenen Tools wechseln müssen. Cloudera Machine Learning vereint all diese Funktionen in der Anwendung Data Discovery and Visualization, einer einzigen Benutzungsoberfläche zur Erfüllung Ihrer Anforderungen im Bereich explorative Data Science.
AMP sind Cloudera Machine Learning-Projekte, die mit einem Klick direkt aus Cloudera Machine Learning bereitgestellt werden können. Mit AMP können Datenwissenschaftler Ideen in einem Bruchteil der sonst üblichen Zeit in einen voll funktionsfähigen ML-Anwendungsfall umsetzen. Sie bieten ein End‑to‑End-Framework für die sofortige Erstellung, Bereitstellung und Überwachung von geschäftsfähigen KI-Anwendungen.
Die MLOps-Funktionen von Cloudera Machine Learning (CML) ermöglichen die Bereitstellung von Modellen mit nur einem Klick, die Katalogisierung von Modellen und die Überwachung granularer Prognosen, damit Modelle in allen Produktionsumgebungen sicher und präzise bleiben.
Liefern Sie Erkenntnisse mit einer konsistenten und benutzerfreundlichen Erfahrung, die intuitive und leicht zugängliche Drag-and-Drop-Dashboards bietet und das Erstellen benutzerdefinierter Anwendungen ermöglicht.
Sie möchten mehr erfahren?
Machen Sie sich selbst ein Bild von Cloudera Machine Learning
Bereitstellungsoptionen für Cloudera Machine Learning
Setzen Sie Cloudera Machine Learning überall mit einer portablen, konsistenten und nativen Cloud-Experience ein.
Cloudera in der öffentlichen Cloud
- Multi-Cloud-fähig: Machen Sie sich nicht von einem einzigen Cloud-Anbieter abhängig. Bringen Sie Ihre KI-Initiativen ganzheitlich voran – mit Daten von überall.
- Skalierbar: Setzen Sie skalierbare Rechenressourcen, die automatisch ausgesetzt werden und für die nur nutzungsabhängige Kosten anfallen, wirksam ein.
- Integration des gesamten Lebenszyklus: Teilen Sie Workloads und Ergebnisse nahtlos und sicher über alle Cloudera-Experiences hinweg, einschließlich Data Engineering und Data Warehouse.
Cloudera in der privaten Cloud
- Kosteneffizienz: Die optimierte Ressourcenauslastung von disaggregiertem Speicher ermöglicht Kosteneinsparungen im gesamten Cluster.
- Optimierte Leistung: Kommen Sie Ihren SLA jederzeit nach, dank Workload-Isolation und Multi-Tenant-Optionen für kritische Workloads.
- Effektive Zusammenarbeit: Teilen Sie Workloads, Daten und Ergebnisse sicher zwischen Teams in jeder Phase des Datenlebenszyklus.
Weitere Informationen zum Formfaktor der Cloudera Base in der privaten Cloud von Machine Learning finden Sie unter Cloudera Data Science Workbench.
Das sagen Kunden über Cloudera Machine Learning
"Integriert sich nahtlos in die anderen CDP-Erfahrungen und ermöglicht eine schnelle Umsetzung von Erkenntnissen aus Ihren Daten. Ich schätze besonders die Flexibilität und Offenheit.”
Analytics Solution Architect
Energie- und Versorgungswirtschaft
"One-Stop-Shop für Ihren Bedarf an Datenwissenschaft. Die Verwaltung mehrerer Sitzungen, die Automatisierung von Datenpipeline-Aufträgen und sogar die Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen sind einfach und intuitiv."
Experte für Modellentwicklung
Dienstleistungsindustrie
"Hervorragende Plattform für alle Arten von ML- und Data-Engineering-Projekten. Bietet einen einfachen Weg zur Entwicklung und zum Testen von Code sowie zur Verfolgung der ML-Leistung".
Big data Und Analytischer Architekt
Sonstige Industrie
Sie sind bereit?