Description
La suite Perpetual ML est conçue comme un studio de machine learning complet et tout-en-un, s'adressant aussi bien aux développeurs individuels qu'aux équipes de science des données. Sa proposition de valeur principale est d'accélérer le processus d'obtention d'une puissance prédictive, permettant aux utilisateurs d'obtenir les meilleurs résultats dans les plus brefs délais. La plateforme simplifie les flux de travail ML complexes grâce à une interface web unique et intuitive qui s'intègre directement aux entrepôts de données existants, garantissant que les données restent sécurisées et gouvernées.
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Les capacités clés incluent PerpetualBooster, un algorithme reconnu comme le n°1 des benchmarks AutoML pour l'entraînement automatique de modèles. La suite propose également l'apprentissage continu, qui réduit considérablement le temps d'entraînement total en optimisant le processus d'apprentissage de O(n^2) à O(n) par rapport au nombre de lots. Une fonctionnalité phare est la prise de décision commerciale optimale, qui permet aux utilisateurs d'optimiser directement les objectifs commerciaux définis par l'utilisateur, tels que la maximisation du profit ou la minimisation du risque, garantissant que les modèles ML génèrent des résultats commerciaux tangibles.
Pour gérer le cycle de vie du ML, Perpetual ML fournit un suivi d'expériences robuste pour surveiller, comparer et reproduire facilement toutes les expériences d'entraînement. Le registre des modèles agit comme un dépôt sécurisé et contrôlé en version pour les modèles prêts pour la production, favorisant la collaboration. Les outils de surveillance détectent de manière proactive la dérive des données et des modèles sans nécessiter de réentraînement ni de vérité terrain. Le déploiement est rationalisé pour l'inférence par lots et en temps réel au sein de la plateforme unifiée.
Perpetual ML met l'accent sur une approche native des données, s'intégrant directement aux clouds de données comme Snowflake (avec un support Databricks à venir). Cela signifie que les données ne quittent jamais l'entrepôt de données de l'utilisateur, en tirant parti des politiques de sécurité et de gouvernance existantes. L'environnement Marimo Notebooks améliore encore l'exploration des données et le développement de modèles avec une interface réactive et collaborative. Cette approche positionne Perpetual ML comme une solution puissante pour les organisations cherchant à maximiser la valeur de leurs investissements en données grâce à des capacités avancées de machine learning.
- CatégoriePlateformes de machine learning
- Modèle tarifaireContactez-nous
- DéploiementPar lots, en temps réel
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de Perpetual ML
Auto Train avec PerpetualBooster
Apprentissage continu pour un temps d'entraînement réduit
Prise de décision commerciale optimale
Suivi et comparaison des expériences
Registre de modèles contrôlé en version
Surveillance de la dérive des données et des modèles
Déploiement de modèles par lots et en temps réel
Marimo Notebooks pour l'exploration des données
Intégration native Snowflake
Les données ne quittent jamais l'entrepôt de données
Comment utiliser Perpetual ML ?
Connecter les données : Intégrez votre entrepôt de données existant, en commençant par Snowflake.
Entraîner automatiquement les modèles : Utilisez PerpetualBooster pour l'entraînement automatique de modèles.
Suivre les expériences : Surveillez et comparez toutes vos exécutions d'entraînement de modèles.
Gérer les modèles : Stockez et versionnez les modèles prêts pour la production dans le registre des modèles.
Surveiller les performances : Suivez les métriques, la dérive des données et la dérive des modèles.
Déployer les modèles : Déployez de manière transparente les modèles pour l'inférence par lots ou en temps réel.
Apprendre en continu : Implémentez l'apprentissage continu pour une optimisation continue.
Cas d'utilisation de Perpetual ML
- Entraînement automatique de modèles
- Amélioration continue des modèles
- ML axé sur les affaires
- Gestion des expériences
- Déploiement de modèles en production
- Détection de dérive
- Développement ML collaboratif
- Intégration ML dans l'entrepôt de données
