Vue d'ensemble
La liberté dont les data scientists ont besoin sur une plateforme informatique
Les professionnels de la data science doivent avoir accès aux données de l'entreprise, ainsi qu'aux outils et aux ressources informatiques nécessaires pour gérer de A à Z les workflows de machine learning, tandis que le service informatique et les équipes métier doivent assurer la gouvernance des données et contrôler les coûts liés à l'infrastructure. Cloudera Machine Learning apporte la flexibilité et les avantages économiques du cloud aux workflows de Machine Learning en libre service et dispose des données gouvernées et des outils dont les data scientists ont besoin, où qu'ils soient.
Pour les data scientistes
Disposez de l'accès, des outils et des ressources informatiques dont vous avez besoin pour vos workflows ML de bout en bout sur une plateforme adaptée à vos impératifs métier et informatiques.
Pour vous familiariser davantage avec la plateforme de machine learning de Cloudera, consultez cette série de webinaires en 5 parties.
Pour les responsables informatiques
Donnez à vos équipes les ressources dont elles ont besoin pour expérimenter, itérer et générer un impact sur les activités grâce au machine learning sans compromettre la sécurité ni la gouvernance.
Cas d'utilisation
Transférez la formation des modèles de machine learning sur le cloud
Transférez le batch scoring sur le cloud
Machine learning de bout en bout avec des données nées dans le cloud
Transférez la formation des modèles de machine learning sur le cloud
Votre infrastructure sur site n'est pas en mesure de prendre en charge la formation des modèles de machine learning ? Grâce à Cloudera Machine Learning, votre service informatique peut transférer facilement des données gouvernées sur site vers le cloud et déployer de nouveaux espaces de travail de machine learning dotés de protections intégrées contre la consommation de ressources qui offrent aux équipes un accès aux données, outils et ressources informatiques nécessaires à la formation et au déploiement de modèles qui utilisent des données nées sur site.
Transférez le batch scoring sur le cloud
Si les modèles de machine learning sont formés sur site alors que les données d'inférence sont stockées dans le cloud, Cloudera Machine Learning peut effectuer un batch scoring sur de grandes quantités de données telles que des images ou des capteurs dans le cloud. Le services informatique peut ensuite déployer des espaces de travail de machine learning dotés de protections liées à l'utilisation des ressources afin que les équipes de data science puissent traiter rapidement les données à l’aide de tâches TensorFlow ou Spark qui peuvent s'adapter et s'arrêter automatiquement sans coûts supplémentaires.
Machine learning de bout en bout avec des données nées dans le cloud
Parfois, les données des projets de machine learning naissent dans le cloud. Cloudera Machine Learning permet au service informatique de déployer de nouveaux espaces de travail dotés de protections intégrées contre la consommation des ressources qui offrent aux équipes un accès aux outils et aux ressources informatiques nécessaires à la formation et au déploiement de modèles qui utilisent des données nées dans le cloud.
Cloudera Machine Learning permet aux administrateurs de déployer de nouveaux espaces de travail en quelques clics, afin d'aider les équipes de data science à accéder aux environnements et aux ressources dont elles ont besoin pour le machine learning sans temps d'attente.
Grâce à Cloudera Machine Learning, les administrateurs peuvent facilement copier des ensembles de données gouvernées dans des environnements hybrides et multi-cloud pour donner aux data scientists un accès en libre service aux données dont ils ont besoin tout en assurant la sécurité des données de l'entreprise et en effectuant des contrôles de gouvernance.
Si les data scientists d'aujourd'hui utilisent déjà Python, R et Scala for Spark, ils ont également besoin de bibliothèques et d'outils open source récents pour innover et collaborer dans leur environnement de développement préféré. Cloudera Machine Learning leur donne justement la possibilité d'utiliser leurs outils préférés tout en préservant leur sécurité, leur efficacité et leur évolutivité sans aucuns frais administratifs.
L'innovation peut être imprévisible, mais ne devrait pas être freinée. Cloudera Machine Learning permet aux data scientists d'accéder aux ressources informatiques hétérogènes évolutives dont ils ont besoin pour travailler rapidement, tout en maintenant des protections ajustables qui aideront le service informatique à gérer et optimiser facilement les ressources et les coûts de l'infrastructure.
Le processus de machine learning ne peut commencer tant que les données ne sont pas prêtes, et il ne se termine que lorsqu'un modèle a été formé. Pour les entreprises, cela implique l'ingénierie des données, la formation des modèles et le suivi des expériences, ainsi que le déploiement et la gestion des modèles en production. Cloudera Machine Learning fournit donc aux équipes tous les outils nécessaires pour travailler dans un seul environnement, sans avoir à effectuer d'opérations supplémentaires.
Dans un monde hybride ou même multi-cloud, ne vaut-il pas mieux bénéficier d'une plateforme de machine learning portable ? Cloudera Machine Learning permet aux entreprises de déplacer les données et l'infrastructure n'importe où, sans créer de silos déconnectés ou modifier l'expérience utilisateur sur laquelle les data scientists se basent pour créer des workflows et des processus de machine learning de bout en bout.
Sécurité et gouvernance de niveau professionnel
Sécurisez et régulez les données et les métadonnées de la plateforme, et bénéficiez de capacités et d’interfaces intégrées pour les gérer. Les politiques de sécurité, de gouvernance et de contrôle des données ne doivent être définies qu’une seule fois et seront systématiquement appliquées. Vous réduirez ainsi les coûts opérationnels et les risques pour votre entreprise, tout en offrant un choix et une flexibilité de déploiement ultimes.
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