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Visão geral

As equipes de liberdade de ciência de dados precisam de uma plataforma que funcione para TI

As equipes de ciência de dados empresariais precisam acessar dados de negócios e as ferramentas e recursos de computação necessários para os fluxos de trabalho de machine learning fim-a-fim, enquanto a TI e os negócios precisam manter a governança de dados e controlar os custos de infraestrutura. O Cloudera Machine Learning traz a agilidade e a economia da nuvem para os fluxos de trabalho de autoatendimento de machine learning com dados e ferramentas de negócios controlados que as equipes de ciência de dados precisam, em qualquer lugar.

Para cientistas de dados

Tenha o acesso, as ferramentas e os recursos de computação necessários para os fluxos de trabalho de machine learning fim-a-fim em uma plataforma que funciona para os seus negócios e requisitos de TI.

Para se aprofundar na plataforma Cloudera Machine Learning, assista a esta série de seminários on-line em 5 partes.

Para líderes de TI

Dê a suas equipes os recursos necessários para experimentar, repetir e impactar os negócios com machine learning sem comprometer a segurança e a governança.

Casos de uso

  • Revolucione o treinamento do modelo de machine learning e leve para a nuvem
  • Revolucione o "batch scoring" em larga escala na nuvem
  • ML fim-a-fim com dados nascidos na nuvem

Revolucione o treinamento do modelo de machine learning e leve para a nuvem

Infraestrutura local muito ocupada para assumir o processamento de machine learning para o treinamento de modelos?  O Cloudera Machine Learning permite que a TI replique facilmente os dados de negócios administrados do local para a nuvem e implemente novos espaços de trabalho de ML para equipes com grades de consumo de recursos pré-configuradas que fornecem acesso aos dados, ferramentas e recursos de computação necessários para o treinamento e implantação de modelos usando dados nascidos no local.

Revolucione o "batch scoring" em larga escala na nuvem

Quando os modelos de ML são treinados no local, mas os dados de inferência residem na nuvem, o Cloudera Machine Learning permite a pontuação em lote de grandes quantidades de dados, como imagem ou sensor, que residem no armazenamento na nuvem.  A TI pode implantar áreas de trabalho de ML com grades de utilização pré-configuradas, para que as equipes de ciência de dados possam processar dados rapidamente usando os trabalhos de dimensionamento automático e suspensão automática de tarefas TensorFlow ou Spark sem custos extras.

ML fim-a-fim com dados nascidos na nuvem

Às vezes, os dados para projetos de machine learning nascem na nuvem.  O Cloudera Machine Learning permite que a TI implemente novos espaços de trabalho de ML para equipes com grades de consumo de recursos pré-configuradas que fornecem acesso às ferramentas e aos recursos de computação necessários para o treinamento e implementação de modelos usando dados nascidos na nuvem.

Cloudera Machine Learning: como funciona

Veja como os administradores embarcam rapidamente em novas equipes de ciência de dados sem interromper as cargas de trabalho de negócios, fornecendo acesso sob demanda a equipes de ciência de dados, dados abertos, ferramentas abertas e recursos de computação para ML de fim-a-fim sem perder tempo.

Cloudera Machine Learning: como funciona

Veja como os administradores embarcam rapidamente em novas equipes de ciência de dados sem interromper as cargas de trabalho de negócios, fornecendo acesso sob demanda a equipes de ciência de dados, dados abertos, ferramentas abertas e recursos de computação para ML de fim-a-fim sem perder tempo.

Principais benefícios e recursos

O Cloudera Machine Learning permite que os administradores implementem novos espaços de trabalho de machine learning para equipes em apenas alguns cliques, dando às equipes de ciência de dados acesso aos ambientes e recursos do projeto necessários para o ML de fim-a-fim sem ter que esperar.

Com o Cloudera Machine Learning, os administradores podem replicar facilmente os conjuntos de dados administrados em ambientes híbridos e de várias nuvens para fornecer às equipes de ciência de dados acesso de autoatendimento aos dados de negócios de que precisam, mantendo os controles de governança e segurança de dados corporativos.

Além do Python, R e Scala for Spark, as equipes modernas de ciência de dados precisam das ferramentas e das bibliotecas mais recentes de código aberto para inovar e colaborar enquanto trabalham em seu IDE preferido.  O Cloudera Machine Learning oferece aos profissionais a liberdade de usar suas ferramentas preferidas, preservando a segurança, a eficiência e a escalabilidade sem sobrecarga administrativa.

A inovação pode ser imprevisível, mas deve ser imparável.  O Cloudera Machine Learning fornece às equipes de ciência de dados acesso aos recursos de computação heterogêneos e escalonáveis, necessários para realizar o trabalho rapidamente, mantendo proteções ajustáveis que ajudam a TI a gerenciar e otimizar recursos e custos de infraestrutura com facilidade.

O machine learning não pode começar até que os dados estejam prontos e não termina quando um modelo é treinado.  O ML para negócios requer engenharia de dados, treinamento de modelos e rastreamento de experiências, além de implantar e gerenciar modelos na produção.  O Cloudera Machine Learning oferece às equipes as ferramentas para tudo isso em um ambiente coeso, sem necessidade de troca ou costura.

Em um mundo híbrido ou mesmo multinuvem, sua plataforma de ML não deve ser portátil?  O Cloudera Machine Learning permite que a empresa movimente dados e infraestrutura para qualquer lugar sem criar silos desconectados e sem alterar a experiência consistente do usuário em que as equipes de ciência de dados confiam para criar fluxos de trabalho e processos robustos para ML fim-a-fim.

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Segurança de nível corporativo e governança

Proteja e controle dados e metadados da plataforma, além de controlar recursos com interfaces integradas e dedicadas a este gerenciamento. As políticas de segurança, governança e controle de dados são definidas e aplicadas de maneira consistente em todos os lugares, reduzindo custos operacionais e riscos aos negócios, além de permitir escolha de completa da infraestrutura e flexibilidade.

Saiba mais

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