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Comment déployer des modèles interprétables pour les utilisateurs professionnels

Les travaux de recherche de Fast Forward Labs désormais disponibles sans abonnement

À l'avenir, tous les nouveaux rapports seront accessibles au public et téléchargeables gratuitement. Nous donnerons également accès à des versions révisées de nos anciens rapports au fil du temps, alors revenez régulièrement consulter les études gratuites disponibles.

Les meilleurs amis des geeks des données

Malgré les promesses, le machine learning peut paraître intimidant. L'incertitude vis-à-vis d'un paysage technique en constante évolution, la complexité de l'organisation des équipes et la difficulté à distinguer le battage publicitaire de la réalité, peuvent rapidement décourager les meilleures volontés.

Laissez vos dirigeants et vos équipes de science des données se concentrer sur le futur de votre entreprise grâce à une équipe virtuelle de recherche dédiée, qui suit en permanence l'évolution des dernières techniques et des pratiques recommandées dans le secteur, tout en déterminant comment les appliquer aux problèmes spécifiques que rencontre votre entreprise.

La recherche Cloudera Fast Forward Labs se concentre sur les tendances émergentes qui évoluent au fil des avancées algorithmiques et matérielles, de la démocratisation technologique et de la disponibilité des données. Les rapports produits sont accompagnés de prototypes fonctionnels, qui démontrent les capacités de l'algorithme, et offrent des conseils techniques détaillés sur les applications pratiques.

Que contiennent les rapports de recherche ?

Les rapports de recherche Cloudera Fast Forward Labs révèlent de nouveaux exemples d'utilisation de vos données et vous donnent une longueur d'avance :

  • Rapports de recherche axés sur différentes capacités de gestion des données et d'exploitation du machine learning qui seront indispensables d'ici six mois à deux ans
  • Prototype faisant la démonstration de son application

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Dernières recherches

GRATUIT

Séries chronologiques structurelles

Les données de séries chronologiques sont partout. Ce rapport est consacré aux modèles additifs généralisés, qui permettent de modéliser les séries temporelles de manière simple, flexible et interprétable en les décomposant en éléments structurels. Nous étudions les avantages et les inconvénients que présente l'ajustement de courbe dans le domaine des séries chronologiques, et donnons un exemple d'utilisation via la bibliothèque Prophet de Facebook sur un problème de prévision de la demande.

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Séries chronologiques structurelles

Services consultatifs Cloudera sur le machine learning

Identifiez les sujets sur lesquels vos précieuses ressources doivent se concentrer, comment mettre en œuvre des pratiques efficaces et comment accélérer le passage du développement à la production tout en évitant les impasses techniques.

Blog Fast Forward Labs

 

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Fiche technique

Fiche technique Cloudera Fast Forward Labs

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