Was macht eine gute Plattform Maschinelles Lernen aus?
Zusammenfassung
- Deploying machine learning models directly within a cloud data platform eliminates costly data movement overhead and accelerates time-to-insight.
- A modern cloud architecture provides the massive, elastic computing scale required to train complex algorithmic models on immense enterprise datasets.
- Integrating unified data pipelines ensures machine learning frameworks ingest clean, high-quality records, preventing inaccurate predictions.
- Combining analytical processing engines with built-in predictive scoring models empowers business teams to run real-time automated decisions.
Maschinelles Lernen eine Art der künstlichen Intelligenz, die Maschinen die Fähigkeit verleiht, automatisch aus historischen Daten zu lernen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Maschinelles Lernen kann komplex sein, und der Erfolg hängt von der Verwendung der richtigen Integrations-, Verwaltungs- und Analyseplattform ab.
Actian Analytics AI Platform is an excellent choice for deploying machine learning, enabling collaboration across the full data lifecycle with immediate access to data pipelines, scalable compute resources, and preferred tools. In addition, the Actian Analytics AI Platform streamlines the process of getting analytic workloads into production and intelligently managing machine learning use cases from the edge to the cloud.
Dank integrierter Datenintegration und Datenaufbereitung für Streaming, Edge- und Unternehmensdatenquellen war die Aggregation von Modelldaten noch nie so einfach. In Kombination mit direkter Unterstützung für Training, Systeme und Tools sowie der Möglichkeit, Modelle direkt innerhalb der Datenplattform neben den Daten auszuführen, kann es Cloud dynamische Cloud von Analyse-Computing- und Speicherressourcen nutzen.
Actian Analytics AI Platform and Machine Learning
Werfen wir einen genaueren Blick auf einige der wirkungsvollsten Funktionen der Actian Plattform, die maschinelles Lernen einfacher, schneller, genauer und zugänglicher machen:
Aufbrechen von Silos
Die Actian-Plattform unterstützt die Batch-Integration und Streaming . Die Erfassung und Auswertung von Echtzeit-Datenströmen ist für viele der heutigen Maschinelles Lernen erforderlich, darunter Betrugserkennung, Hochfrequenzhandel, E-Commerce, personalisierte Kundenerlebnisse und vieles mehr. Über 200 Konnektoren und Vorlagen erleichtern die Beschaffung von Daten in großem Umfang. Sie können strukturierte und semistrukturierte Daten, einschließlich ereignisbasierter Nachrichten und Streaming , ohne Programmierung laden.
Rasend schnelle Datenbank
Die Modellierung großer Datensätze kann zeitaufwändig sein. Die Plattform unterstützt Training schnelle Training Retraining Maschinelles Lernen mit neuen Daten. Ihre spaltenorientierte Datenbank mit vektorisierter Datenverarbeitung wird mit Optimierungen wie Multi-Core kombiniert, was sie zu einer der schnellsten Analyseplattformen der Welt macht. Laut der Enterprise Strategy Group ist die Actian-Plattform bis zu 9-mal schneller als Alternativen.
Granulare Daten
Einer der wichtigsten Schlüssel zum Erfolg von Maschinelles Lernen ist die Modellgenauigkeit. Große Mengen an detaillierten Daten helfen Maschinelles Lernen , genauere Ergebnisse zu erzielen. Die Actian Data Platform lässt sich auf mehrere hundert Terabyte Daten skalieren, um große Datensätze zu analysieren, anstatt wie andere Lösungen nur Datenproben oder Teilmengen von Daten zu verwenden.
Hochgeschwindigkeits-Ausführung
Benutzerdefinierte Funktionen (User Defined Functions, UDFs) unterstützen das Scannen von Daten in Ihrer Datenbank mit rasender Geschwindigkeit. Da sich das Modell und die Daten am selben Ort befinden, verringert sich der Zeit- und Arbeitsaufwand, der für das Verschieben von Daten erforderlich wäre. Und da alle Operationen auf der Datenbank der Actian Plattform ausgeführt werden, laufen die Modelle für maschinelles Lernen extrem schnell.
Flexible Werkzeugunterstützung
Mehrere Tools und Bibliotheken Maschinelles Lernen werden unterstützt, so dass Datenwissenschaftler das beste Tool für ihre Herausforderungen im Maschinelles Lernen wählen können, einschließlich DataFlow, KNIME, DataRobot, Jupyter, H2O.ai, TensorFlow und andere.
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