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Überblick

Die Freiheit, die Data-Science-Teams von einem nativen Cloud-Service benötigen, von dem die IT profitiert.

Cloudera Machine Learning (CML) ermöglicht es Data-Science-Teams in Unternehmen, über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zusammenzuarbeiten und dabei sofortigen Zugriff auf Unternehmens-Datenpipelines, skalierbare Rechenressourcen und Zugang zu bevorzugten Tools zu erhalten. Optimieren Sie den Prozess der Übernahme analytischer Workloads in den Produktivbetrieb und verwalten Sie Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen auf intelligente Weise und in großem Maßstab.

CML optimiert auf der CDP 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 und anschließend die Ergebnisse nahtlos verschieben, um über verschiedene CDP-Erfahrungen, einschließlich Cloudera Data Warehouse und Operational Database, hinweg zusammenzuarbeiten.

Mehr erfahren

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 – von der IT-Abteilung bis hin zu Entscheidungsträgern – funktionieren.

Für IT-Führungskräfte

Stellen Sie Ihren Teams die Ressourcen zur Verfügung, die sie benötigen, um Tests und Iterationen durchzuführen und die Geschäftsentwicklung überall zu beeinflussen, ohne Einbußen bei Agilität, Sicherheit oder Governance.
 

Anwendungsfälle

  • Modelle kosteneffizient betreiben
  • Modellschulungen in der Cloud
  • Schnell experimentieren, iterieren und abstimmen

Modelle kosteneffizient betreiben

 

Das komplette Toolset für flexibles maschinelles Lernen im Produktivbetrieb.

Stellen Sie Modelle mit wenigen Klicks in der Produktion bereit und verwalten Sie Ihre gesamte Produktionsumgebung über eine einzige Benutzeroberfläche. Nutzen Sie Cloudera Shared Data Experience (SDX) für Modelle, überwachen Sie Prognosemetriken, erzielen Sie ideale erwartete Ergebnisse und identifizieren Sie rasch Modellabweichungen, bevor sie sich auf Ihr Geschäft auswirken.

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Mehr als 1 Mio. personalisierte ML-Empfehlungen ersparen Kundenbetreuern über 1.000 Stunden an manuellen Analysen.

Lesen Sie die Erfolgsgeschichte.

Modellschulungen in der Cloud


Schulungen für maschinelle Lernmodelle in der Cloud.

Ist Ihre lokale Infrastruktur zu stark ausgelastet, um die ML-Verarbeitung für Modellschulungen zu übernehmen? Replizieren Sie gesamte Projekte einfach und sicher von lokalen Speicherorten in die Cloud und sorgen Sie so dafür, dass rechenintensive Prozesse ohne Auswirkungen für andere Teams laufen.

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Schnell experimentieren, iterieren und abstimmen


Experimentieren Sie und optimieren Sie Ihre Machine-Learning-Modelle auf sichere Weise.

Experimentieren ist entscheidend für die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in Ihrem gesamten Unternehmen. Ermöglichen Sie Ihren Data-Science-Teams mit Experimenten in Cloudera Machine Learning, verschiedene Ansätze zu testen und ein Hyperparameter-Tuning durchzuführen, um das bestmögliche Ergebnis für Ihr Unternehmen zu erzielen.

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Wichtigste Merkmale

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. 

Cloudera Machine Learning bietet Anwendern sowohl eine zuverlässige integrierte Workbench als auch die Flexibilität, ihre bevorzugten Tools wie Jupyter Notebooks und RStudio nativ zu verwenden und dabei Sicherheit, Effizienz und Skalierbarkeit ohne administrativen Aufwand zu bewahren.

Erzielen Sie mit fortschrittlichen Experimentiermöglichkeiten für Hyperparameter-Tuning und Multi-Model-Tests für Produktionsworkloads immer das optimale Ergebnis.

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.

Sie können CML portabel und konsistent mit einer nativen Cloud-Erfahrung überall bereitstellen – von Ihrem Rechenzentrum bis hin zu jeder Public Cloud. Betreiben Sie Hybrid- und Multi-Cloud-Architekturen, ohne isolierte Silos zu erstellen oder neue Workflows einzuführen.

Bereitstellungsoptionen

Setzen Sie Cloudera Machine Learning überall mit einer portablen, konsistenten und nativen Cloud-Experience ein.

CDP Public 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: Nutzen Sie skalierbare Rechenressourcen, die automatisch ausgesetzt werden, und für die nur bei Nutzung Kosten anfallen.
  • Integration des gesamten Lebenszyklus: Teilen Sie Workloads und Ergebnisse nahtlos und sicher über alle CDP-Experiences hinweg, einschließlich Cloudera Data Engineering und Data Warehouse.

CDP Private Cloud

  • Kosteneffektiv: Die optimierte Ressourcenauslastung von disaggregiertem Speicher ermöglicht Kosteneinsparungen im gesamten Cluster.
  • Optimierte Leistung: Erfüllen Sie Ihre SLA jederzeit mit Workload-Isolation und Multi-Tenant-Optionen für kritische Workloads.
  • Effektiv zusammenarbeiten: Teilen Sie Workloads, Daten und Ergebnisse sicher zwischen Teams in jeder Phase des Datenlebenszyklus.

Erste Schritte

Wöchentliche CDP-Demo

Nehmen Sie an der wöchentlichen Demo mit Live-Fragerunde der technischen Experten von Cloudera teil. Erfahren Sie, wie Sie den Lebenszyklus Ihrer Daten erschließen können, um KI-Anwendungsfälle voranzubringen.

Mehr erfahren

Die CDP per Videotour entdecken


Werfen Sie bei einer Videotour zur CDP einen Blick hinter die Kulissen und entdecken Sie, wie sichere und optimierte ML-Workflows mehr Vorteile für Ihr Unternehmen bringen.

Jetzt ansehen

Technische Ressourcen der CDP

Sparen Sie Zeit bei technischen Informationen und Ressourcen, um Ihre Kenntnisse leichter zu erweitern und sich Wissen über Cloudera Machine Learning anzueignen.

Antworten erhalten

Kostenlose Schulung

Nutzen Sie On-Demand-Schulungen, um in Bezug auf CML auf der CDP Fahrt aufzunehmen und ein optimiertes Selfservice-ML im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.

Mehr erfahren

Preise

Bewerten Sie Preise, Abrechnungsbedingungen, Lizenzierungsdetails und Stundensätze und schätzen Sie Kosten mit praktischen Rechnern.

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Produktdokumentation

Legen Sie den richtigen Grundstein für Best Practices in puncto Ressourcenplanung, Produktkonfiguration und für alles, was Sie für ML brauchen.

Jetzt lesen

Analysten-Report

451 Research: Einblicke in die ML-Strategie von Cloudera

Webinar

Die Basis für produktive MLOps in großem Maßstab

Whitepaper

Vier wesentliche Plattformfaktoren für Enterprise ML

Whitepaper

Zehn Schritte bis zum Einsatz von maschinellem Lernen

Erstklassige Schulungen, Support & Services

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