The Forrester WaveTM : Analyse prédictive et machine learning basés sur bloc-notes, T3 2020

Présentation

Une solution informatique cloud-native au service des équipes de data science.

CDP Machine Learning permet aux équipes de data science de collaborer sur l'ensemble du cycle de vie des données en profitant d'un accès immédiat aux pipelines de données et aux ressources informatiques évolutives de l'entreprise ainsi qu'à leurs outils de prédilection. Simplifiez la mise en production des tâches d'analyse et gérez intelligemment le recours au machine learning au sein de l'entreprise.

CDP Machine Learning optimise les workflows ML dans toute l'entreprise grâce à des outils natifs et robustes dédiés au déploiement, à la diffusion et au suivi des modèles. Notre solution SDX étendue permet de gérer et d'automatiser le catalogage des modèles, puis de transférer les résultats de manière transparente pour favoriser la collaboration sur CDP, notamment par le biais de Data Warehouse et Operational Database.

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Pour les data scientistes

Optimisez le cycle de vie des données de ML et mettez en œuvre des modèles de machine learning à travers toute l'entreprise grâce à des workflows transparents et reproductibles qui fonctionnent pour tous.
Découvrez les outils par vous-même

Pour les responsables informatiques

Donnez à vos équipes de data science les ressources dont elles ont besoin pour expérimenter, itérer et générer un impact sur les activités sans compromettre l'agilité, la sécurité ou la gouvernance, et ce où qu'elles se trouvent.
 

Cas d'utilisation

  • FAITES DU CONCEPT DE L'IA UNE RÉALITÉ
  • ÉTENDEZ LE MACHINE LEARNING AVEC MLOPS
  • EXPLOITEZ LA DATA SCIENCE EXPLORATOIRE

Faites du concept de l'IA une réalité


Créez de la valeur pus rapidement et mettez en œuvre l'IA.

Qu'importe le secteur dans lequel vous évoluez, les défis métier se présentent à une vitesse grand V. Il est de plus en plus nécessaire d'avoir recours à l'IA et au ML pour suivre la cadence. Dans un tel contexte, peut-être sentez-vous qu'il est temps d'adopter une stratégie qui exploite les applications de l'IA ? La plateforme unifiée CML avec CDP vous aidera à faire de l'IA une réalité.

Cas d'utilisation des AMP CML

United Overseas Bank : Personnaliser les recommandations à des millions de personnes et renforcer la détection du blanchiment d'argent

Des recommandations personnalisées par ML envoyées à des millions de personnes et faisant économiser des milliers d'heures d'analyse manuelle aux chargés de relation.

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Étendez le machine learning avec MLOPs


Profitez d'une transparence, d'une collaboration et d'un retour sur investissement améliorés grâce à MLOPs.

MLOPs vous aide à tirer profit de vos premières réussites pour vous développer, en suivant des étapes pour tenir les modèles existants à jour et en mettant en place des contrôles pour préserver la sécurité et la gouvernance des données tout au long du cycle de vie du ML en production.

vignette ebook

Globe Telecom : Améliorer l'expérience numérique des utilisateurs mobiles grâce à un environnement d'analyse moderne

600 Po de données mobiles gérées.

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Exploitez la data science exploratoire


Réduisez l'écart entre l'exploration des données et les actions métier.

Cloudera propose une plateforme complète qui fournit des « ensembles de données certifiés » aux équipes de data science, ainsi que des outils adaptés et robustes pour accélérer au mieux l'exploration des données, la data science ad-hoc et la génération d'informations.

 

Capture d'écran : Produit de visualisation de données

IQVIA : multiplier par quatre la précision des prédictions afin d'accélérer le rythme des découvertes

1 million de requêtes effectuées sur 2 Po de données en moins d'une seconde.

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Fonctionnalités clés

Déployez des espaces de travail de machine learning en quelques clics afin d'aider les équipes de data science à accéder aux environnements et aux ressources de calcul automatiques et flexibles dont elles ont besoin pour le machine learning sans temps d'attente.

Grâce à CDP Machine Learning, les administrateurs et les équipes de data science disposent d'une visibilité totale sur la source des données et l'environnement de production, ce qui leur permet de créer des workflows transparents, et de maintenir une collaboration aisée et sécurisée entre les différentes équipes. 

Cloudera Machine Learning offre la possibilité d'allier un workbench robuste et intégré à vos outils préférés, comme Jupyter Notebooks et RStudio, tout en préservant leur sécurité, leur efficacité et leur évolutivité sans aucuns frais administratifs.

Obtenez toujours un résultat optimal grâce aux fonctionnalités d'expérimentation avancée pour le réglage des hyperparamètres et aux tests multimodèles pour les charges de travail de production.

Les fonctionnalités MLOps de Cloudera Machine Learning permettent le déploiement et le catalogage des modèles ainsi que le suivi des prédictions en un clic afin de s'assurer que les modèles sont sécurisés et précis à l'échelle de tous les environnements de production.

Partagez vos analyses au sein d'un environnement uniforme et facile à utiliser, par le biais de tableaux de bord intuitifs et accessibles par glisser-déposer, mais aussi d'applications personnalisées.

Vous souhaitez approfondir le sujet ?


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Options de déploiement

Déployez CDP Machine Learning sur n'importe quel environnement et profitez d'une expérience cloud-native, portable et uniforme partout.

CDP Public Cloud

  • Compatible multicloud : Ne vous cantonnez pas à un seul fournisseur de services cloud. Étendez la portée de vos projets d'intelligence artificielle en utilisant des données provenant de sources multiples
  • Évolutif : Utilisez des solutions de calcul évolutives et à mise en suspension automatique, et payez seulement à l'utilisation
  • Intégration complète du cycle de vie : Partagez les tâches et les résultats de manière transparente et sécurisée entre les composants de CDP, notamment Cloudera Data Engineering et Data Warehouse

CDP Private Cloud

  • Rentable : L'utilisation optimisée des ressources grâce à un stockage fractionné permet de réaliser des économies en matière de cluster
  • Performances optimisées : Honorez vos SLA en permanence grâce aux fonctions multi-tenant et d’isolement dédiées à la gestion des charges de travail stratégiques
  • Collaboration efficace : Partagez les tâches, les données et les résultats en toute sécurité entre les équipes à chaque étape du cycle de vie des données

Pour connaître le facteur d'encombrement de Private Cloud Base pour CDP Machine Learning, veuillez vous référer à Cloudera Data Science Workbench.

Pour commencer

Démo hebdomadaire de CDP

Rejoignez les experts techniques de Cloudera pour une démo hebdomadaire et des questions-réponses en direct. Découvrez comment connecter le cycle de vie de vos données et faciliter ainsi l'utilisation de l'IA.

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Présentation vidéo de CDP


Plongez au cœur de CDP et découvrez les avantages que peuvent apporter les workflows ML sécurisés et optimisés à votre entreprise.

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Gagnez du temps grâce à nos informations et ressources techniques conçues pour vous aider à prendre en main et à maîtriser Cloudera Machine Learning.

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Production et MLOps à grande échelle

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Le machine learning en production pour les nuls

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Le guide ultime du cycle de vie du machine learning

Ce que nos clients pensent de Cloudera Machine Learning

Logo Gartner Peer Insights
Cinq étoiles Gartner

« Une intégration fluide avec les autres solutions CDP, qui permet de matérialiser rapidement des informations à partir de données. J'apprécie particulièrement son caractère flexible et ouvert. »

Architecte de solutions analytiques
Secteur de l'énergie et des services publics

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Cinq étoiles Gartner

« Une plateforme unique pour vos besoins en data science. Il est facile et intuitif de gérer plusieurs sessions, d'automatiser les tâches de pipeline de données et même de créer des applications de machine learning. »

Expert en développement de modèles
Secteur des services

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Cinq étoiles Gartner

« C'est une excellente plateforme pour tout projet qui se rapporte au ML et à l'ingénierie des données. Elle ouvre la voie au développement et au test de code, ainsi qu'au suivi des performances de ML. »

Architecte Big Data et analyses
Secteur divers
 

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