Qu'est-ce qui fait une bonne plateforme d'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre automatiquement à partir de données historiques afin d'identifier des modèles et de faire des prédictions. La mise en œuvre de l'apprentissage automatique peut s'avérer complexe et le succès dépend de l'utilisation de la bonne base d'intégration, de gestion et d'analyse.

La plateforme de données Actian La plateforme de données Actian est un excellent choix pour le déploiement de l'apprentissage automatique, car elle permet de collaborer tout au long du cycle de vie des données grâce à un accès immédiat aux pipelines de données, auxressources de calcul évolutif et aux outils préférés. En outre, La plateforme de données Actian rationalise le processus de mise en production des workloads analytiques et de gestion intelligente des cas d'utilisation de l'apprentissage automatique, de la périphérie au nuage.

Grâce à l'intégration et à la préparation des données intégrées pour les sources de données streaming, en périphérie et d'entreprise, l'agrégation des données de modèle n'a jamais été aussi facile. La support directe de l'apprentissage modèles, des systèmes et des outils, ainsi que la possibilité d'exécuter des modèles directement dans la plateforme de données, parallèlement aux données, permettent de tirer parti de la mise à l'échelle dynamique dans le nuage des ressources de calcul et de stockage pour l'analyse.

La plateforme de données Actian et l'apprentissage automatique

Examinons de plus près certaines des capacités les plus importantes de la plateforme Actian pour rendre l'apprentissage automatique plus simple, plus rapide, plus précis et plus accessible :

Casser les silos

La plateforme Actian prend en charge l'intégration par lots et le streaming données en temps réel. La capture et la compréhension des flux de données en temps réel sont nécessaires pour de nombreux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique, tels que la détection des fraudes, le trading à haute fréquence, le commerce électronique, la fourniture d'expériences client personnalisées, et bien d'autres encore. Plus de 200 connecteurs et modèles facilitent l'approvisionnement en données à grande échelle. Vous pouvez charger des données structurées et semi-structurées, y compris des messages basés sur des événements et des données streaming , sans codage.

Base de données Blazing Fast

La modélisation de grands ensembles de données peut prendre beaucoup de temps. La plateforme Actian permet une modélisation rapide modèle de machine learning apprentissage et le recyclage sur des données fraîches. Sa base de données en colonnes avec traitement vectoriel des données est associée à des optimisations telles que le parallélisme multi-cœur , ce qui en fait l'une des plateformesanalyse les plus rapides au monde. Selon l'Enterprise Strategy Group, la plateforme Actian est jusqu'à 9 fois plus rapide que les autres solutions.

Données granulaires

L'une des principales clés du succès de l'apprentissage automatique est la précision du modèle. De grandes quantités de données détaillées aident l'apprentissage automatique à produire des résultats plus précis. La plateforme de données Actian s'étend à plusieurs centaines de téraoctets de données pour analyser de grands ensembles de données au lieu de n'utiliser que des échantillons de données ou des sous-ensembles de données comme le font certaines solutions.

Exécution à grande vitesse

Les fonctions définies par utilisateur FDU) support enregistrer des données dans votre base de données à une vitesse fulgurante. Le fait d'avoir le modèle et les données au même endroit réduit le temps et les efforts nécessaires au déplacement des données. Et comme toutes les opérations s'exécutent sur la base de données de la plateforme Actian, les modèles d'apprentissage automatique s'exécutent extrêmement rapidement.

Supportoutils flexibles

De nombreux outils et bibliothèques d'apprentissage automatique sont pris en charge afin que les scientifiques des données puissent choisir le(s) meilleur(s) outil(s) pour leurs défis d'apprentissage automatique, y compris DataFlow, KNIME, DataRobot, Jupyter, H2O.ai, TensorFlow, et d'autres.

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle fait connaître les capacités d'intégration, de gestion et d'analyse de La plateforme de données Actian. Elle possède plus de 20 ans d'expérience dans le domaine de l'analyse, de la sécurité et du marketing des solutions en nuage chez des leaders de l'industrie tels que Cisco, McAfee et VMware. Teresa s'attache à aider les clients à atteindre de nouveaux niveaux d'innovation et de revenus grâce aux données. Sur le blogue d'Actian, Teresa souligne la valeur des solutions axées sur l'analyse dans plusieurs secteurs verticaux. Consultez ses articles pour découvrir des exemples concrets de transformation.