ユースケース
多数のモデルの構築、導入、提供、運用を1か所にまとめて ML ライフサイクルを管理。
問題を解決し、現在と未来の業界全体のイノベーションを推進する ML モデルを提供します。
ビジネス全体の予測分析ユースケースをサポートする ML モデルの開発、導入、維持が簡単になります。どのようなビジネス課題であっても、Cloudera なら単一の管理画面を使用して ML ライフサイクル全体 (データパイプラインからモデル構築、ビジネスインパクトまで) を包括的に加速させることができます。
プロジェクトを即時に開始
Applied Machine Learning Prototypes (AMP) を活用して、ML プロジェクトを加速
AMP は、従来よりも迅速な ML ユースケースの提供を支援する完全な ML プロジェクトです。オープンコードの事前設定済みモデルと、組み込み済みの完全なビジネスアプリケーションを備えた AMP は、大規模な ML による ROI 実現を推進します。
Deep Learning for Anomaly Detection
異常値検知のための最新のディープラーニング技術を利用して、ネットワーク侵入を検知します。
Churn Modeling with scikit-learn
scikit-learn モデルを構築し、顧客の通信データを元にチャーン予測を行います。
Object Detection Inference Visualized
ブログスタイルの Streamlit アプリケーションを使用して、最新のシングルステージオブジェクト検出器の推定ワークフローを視覚化します。
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Deep Learning for Image Analysis
ディープラーニングモデルを活用し、セマンティック検索アプリケーションを構築します。
Few-Shot Text Classification
ラベルが少ないデータレジームをいくつか使用して、ニュース記事のトピック分類を実行します。
Deep Learning For Question Answering
Wikipedia を基に構築された自動質問応答システム「WikiQA」を活用した新しい NLP 機能について理解します。
表示を減らす
オープンツール
自由なオープンソースで、エンタープライズ機械学習をサポート。お好みのフレームワーク、IDE、ライブラリ、ML ツールをネイティブに利用できます。
ヘルスケア
ロジスティック回帰モデルを使用した乳がん罹患確率の分析
CML で Python を使用し、病院の乳がんデータセットでロジスティック回帰モデルを構築して、乳房のしこりが良性か悪性かを予測する ML モデルを導入できます。
航空宇宙
ジェットエンジンモデルの検証
回帰モデルの入力としてエンジンデータを活用することで、エンジンが製品寿命を迎えて性能を発揮できなくなる前に航空会社にアラートを発信する ML モデルを構築できます。
消費者
センチメント分析アプリケーションの構築
API 経由でソーシャルメディアデータセットを抽出して、ML モデルの構築とトレーニングを行い、センチメントスコアを視覚化して、ブランドメッセージや評判に関する洞察を得ることができます。
ドキュメント
CDP で機械学習を始めるためのリソースとガイド
エンタープライズ機械学習の無駄を省いて合理化する Cloudera Data Platform。しかし Cloudera のドキュメントとガイドでは、何かを省略することはありません。CML と他の CDP エクスペリエンスで実現できることについてステップごとに解説した、豊富なリソースライブラリをご用意しました。