الوصف
تم تصميم Perpetual ML Suite كاستوديو شامل لتعلم الآلة (ML) الكل في واحد، يلبي احتياجات المطورين الأفراد وفرق علم البيانات على حد سواء. تكمن قيمته الأساسية في تسريع عملية تحقيق القدرة التنبؤية، مما يمكّن المستخدمين من الحصول على أفضل النتائج في أقصر وقت ممكن. تبسط المنصة سير عمل تعلم الآلة المعقدة من خلال واجهة ويب واحدة وبديهية تتكامل مباشرة مع مستودعات البيانات الحالية، مما يضمن بقاء البيانات آمنة وخاضعة للإدارة.
قراءة المزيد
تشمل القدرات الرئيسية PerpetualBooster، وهو خوارزمية معترف بها كـ #1 في معايير AutoML للتدريب التلقائي للنماذج. تتميز المجموعة أيضًا بالتعلم المستمر، والذي يقلل بشكل كبير من إجمالي وقت التدريب عن طريق تحسين عملية التعلم من O(n^2) إلى O(n) فيما يتعلق بعدد الدُفعات. تتمثل إحدى الميزات البارزة في اتخاذ القرارات التجارية المثلى، مما يسمح للمستخدمين بتحسين أهداف العمل المحددة من قبل المستخدم مباشرة، مثل زيادة الأرباح أو تقليل المخاطر، مما يضمن أن نماذج تعلم الآلة تدفع نتائج أعمال ملموسة.
لإدارة دورة حياة تعلم الآلة، توفر Perpetual ML تتبعًا قويًا للتجارب لمراقبة جميع تجارب التدريب ومقارنتها وإعادة إنتاجها بسهولة. يعمل سجل النماذج كمستودع آمن ومتحكم فيه للإصدارات للنماذج الجاهزة للإنتاج، مما يعزز التعاون. تكتشف أدوات المراقبة بشكل استباقي انحراف البيانات وانحراف النموذج دون الحاجة إلى إعادة التدريب أو الحقيقة الأساسية. يتم تبسيط النشر لكل من الاستدلال الدُفعي وفي الوقت الفعلي ضمن المنصة الموحدة.
تؤكد Perpetual ML على نهج أصيل للبيانات، حيث تتكامل مباشرة مع سحابات البيانات مثل Snowflake (مع دعم Databricks القادم). هذا يعني أن البيانات لا تغادر مستودع بيانات المستخدم أبدًا، مستفيدة من سياسات الأمان والإدارة الحالية. تعزز بيئة Marimo Notebooks استكشاف البيانات وتطوير النماذج من خلال واجهة تفاعلية وتعاونية. يضع هذا النهج Perpetual ML كحل قوي للمؤسسات التي تتطلع إلى زيادة قيمة استثماراتها في البيانات من خلال قدرات تعلم الآلة المتقدمة.
- الفئةمنصّات تعلّم الآلة
- نموذج التسعيراتصل بنا
- النشردفعة ، في الوقت الحقيقي
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ Perpetual ML
تدريب تلقائي مع PerpetualBooster
تعلم مستمر لتقليل وقت التدريب
اتخاذ قرارات تجارية مثلى
تتبع التجارب والمقارنة
سجل نماذج متحكم فيه بالإصدارات
مراقبة انحراف البيانات وانحراف النموذج
نشر النماذج للدُفعات وفي الوقت الفعلي
دفاتر Marimo لاستكشاف البيانات
تكامل أصيل مع Snowflake
البيانات لا تغادر مستودع البيانات أبدًا
كيفية استخدام Perpetual ML؟
ربط البيانات: التكامل مع مستودع البيانات الحالي الخاص بك، بدءًا من Snowflake.
تدريب النماذج تلقائيًا: استخدم PerpetualBooster للتدريب التلقائي للنماذج.
تتبع التجارب: راقب وقارن جميع عمليات تدريب نماذجك.
إدارة النماذج: قم بتخزين وإصدار النماذج الجاهزة للإنتاج في سجل النماذج.
مراقبة الأداء: تتبع المقاييس، وانحراف البيانات، وانحراف النموذج.
نشر النماذج: قم بنشر النماذج بسلاسة للاستدلال الدُفعي أو في الوقت الفعلي.
التعلم المستمر: قم بتطبيق التعلم المستمر للتحسين المستمر.
حالات استخدام Perpetual ML
- التدريب التلقائي للنماذج
- التحسين المستمر للنماذج
- تعلم الآلة الموجه بالأعمال
- إدارة التجارب
- نشر نماذج الإنتاج
- اكتشاف الانحراف
- تطوير تعلم الآلة التعاوني
- التكامل مع مستودع البيانات لتعلم الآلة
