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  • Cloudera Cloudera
  • 概要

    データサイエンスチームの自由な活動にはクラウドネイティブな IT サービスが必要。

    Cloudera Machine Learing (CML) なら、企業のデータサイエンスチームが企業のデータパイプラインや拡張性のあるコンピュートリソースへ即時にアクセスし、好みのツールを活用しながら、データライフサイクル全体を通じてコラボレーションできます。また、分析ワークロードを本番環境に投入するプロセスを効率化し、ビジネス全体で大規模に機械学習のユースケースをインテリジェントに管理できます。

    CDP 上の CML は、モデルの導入、提供、モニタリングのためのネイティブで堅牢なツールを提供することで、ビジネス全体の ML ワークフローを最適化します。モデルのための拡張 SDX を使って、モデルのカタログ化の管理や自動化を行い、その結果を Cloudera Data Warehouse や Operational Database などの CDP エクスペリエンスにシームレスに提供できます。

    さらに詳しく

    データサイエンティストは

    IT 部門から意思決定者まで、すべての人に役立つ透明性のある繰り返し実行が可能なワークフローで、事業全体の ML データライフサイクルを最適化し、機械学習モデルを運用しましょう。

    ITリーダーのために

    データサイエンスチームが、俊敏性、セキュリティ、ガバナンスを損なうことなく、場所を問わず実験、反復を行い、ビジネスに影響を与えるために必要なリソースを提供します。

    ユースケース

    • コスト効果の高いモデル運用
    • クラウドのためのバーストモデルトレーニング
    • 迅速な実験、反復、チューニング

    コスト効果の高いモデル運用

    実稼動用の大規模な機械学習のための完全なツールセット

    数クリックでモデルを本番環境に展開し、単一の画面ですべての本番環境の管理を行えます。Cloudera Shared Data Experience (SDX)をモデルに活用し、予測メトリクス、実稼働アプリケーションを監視し、ビジネスに影響を与える前にモデルのドリフトを迅速に特定します。

    United Overseas Bank:数百万人に対してパーソナライズした推奨を行い、マネーロンダリングの検知能力を向上

    リレーションシップマネージャーは、機械学習によるパーソナライズされた100万以上の推奨事項によって、手作業の分析を1,000時間以上削減しています。

    成功事例を読む

    クラウドのためのバーストモデルトレーニング


    クラウドのためのバースト機械学習モデルトレーニング

    オンプレミスのインフラストラクチャーの負荷では、機械学習処理のモデルトレーニングが不可能ではありませんか?プロジェクト全体を、オンプレミスからクラウドに簡単かつ安全にレプリケーションでき、他のチームに影響を与えることなく計算量の多い処理を実行できます。

    United Overseas Bank:数百万人に対してパーソナライズした推奨を行い、マネーロンダリングの検知能力を向上

    リレーションシップマネージャーは、機械学習によるパーソナライズされた100万以上の推奨事項によって、手作業の分析を1,000時間以上削減しています。

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    迅速な実験、反復、チューニング


    機械学習モデルを安全に実験して、チューニング

    機械学習モデルを開発して企業全体に展開する際は、実験が鍵を握ります。Cloudera Machine Learing の実験機能によって、データサイエンスチームは、さまざまな手法をテストしたり、ビジネスに合わせてハイパーパラメータをチューニングできます。

    United Overseas Bank:数百万人に対してパーソナライズした推奨を行い、マネーロンダリングの検知能力を向上

    リレーションシップマネージャーは、機械学習によるパーソナライズされた100万以上の推奨事項によって、手作業の分析を1,000時間以上削減しています。

    成功事例を読む

    主な特長

    機械学習ワークスペースを数クリックで展開したら、すぐにデータサイエンスチームは包括的な ML に必要なプロジェクト環境と、自動的でエラスエティックなコンピュートリソースを利用できるようになります。

    Cloudera Machine Learning を活用すると、管理者とデータサイエンスチームはデータソースから本番環境までを完全に把握でき、透明性のあるワークフローと、チームを横断したコラボレーションを安全かつ簡単に実現できます。

    Cloudera Machine Learning は、強力な組み込みワークベンチと、Jupyter Notebooks や RStudio などの好みのツールをネイティブに使用できる柔軟性を兼ね備え、管理コストをかけずにセキュリティ、効率性、拡張性を維持できます。

    本番環境のワークロードに対してハイパーパラメータのチューニングとマルチモデルのテストを行うための高度な実験機能を利用することで、最適な成果を確実に達成できます。

    Cloudera Machine Learning の MLOps 機能は、1-クリックによるモデルの展開、モデルのカタログ化、詳細な予測モニタリングが可能であり、本番環境全体にわたるモデルの安全性と精度を維持できます。

    データセンターからパブリッククラウドまで一貫したクラウドネイティブでポータブルなエクスペリエンスで、CML を場所を問わず展開できます。孤立化したサイロが生じたり、新しいワークフローを作成したりすることなく、ハイブリッドのマルチクラウドアーキテクチャーを実行できます。

    導入オプション

    Cloudera Machine Learing は、クラウドネイティブでポータブルな一貫性のあるエクスペリエンスで、あらゆる環境に展開できます。

    CDP Public Cloud

    • マルチクラウド対応: 特定のクラウドプロバイダーにロックインされることがありません。あらゆる場所のデータを使った包括的な AI への取り組みをサポートします。
    • 優れた拡張性: 拡張性に優れ、自動サスペンドに対応したコンピュートリソースを活用。料金は利用している間だけ発生します。
    • ライフサイクル全体を統合: Cloudera Data Engineering や Data Warehouse など、CDP のエクスペリエンス全体で、ワークロードやアウトプットをシームレスかつ安全に共有できます。

    CDP Private Cloud

    • 優れたコスト効果:ストレージを分離することで、リソースの利用を最適化し、クラスタ全体で優れたコスト効果を得ることができます。
    • パフォーマンスの最適化: ワークロードの分離や、重要なワークロードのためのマルチテナンシーによって、常に SLA を達成できます。
    • 効果的なコラボレーション: データライフサイクルのあらゆる局面で、ワークロードやデータ、処理結果をチーム間で安全に共有できます。

    始める

    CDP ウィークリーデモ

    Cloudera のエキスパートが実施するウィークリーデモやライブ Q&A にご参加ください。データのライフサイクルと、AI のユースケースをどう関連付けるか学ぶことができます。

    さらに詳しく

    Discover CDP ビデオツアー

    ビデオツアーで CDP の詳細を確認すると、安全で最適化された ML ワークフローがいかにビジネスに貢献するかを理解できます。

    今すぐ見る

    CDP テクニカルリソース

    技術的な情報やリソースを活用して、Cloudera Machine Learning に関するスキルを高め、知識を習得しましょう。

    答えを見つける

    無料トレーニング

    オンデマンドのトレーニングを活用すれば、CML と CDP を迅速に理解して、企業全体に効率的なセルフサービスの機械学習機能を導入できるようになります。

    トレーニングに進む

    価格

    料金体系、支払条件、ライセンスの詳細、時間単価を確認したり、簡単な計算機能を使ってコストの見積りを行えます。

    価格情報

    製品ドキュメント

    リソース計画や製品構成、ML のベストプラクティスに必要なすべてを確認して、今すぐ始めましょう。

    今すぐ読む

    アナリストレポート

    451 Research : Cloudera の ML 戦略を公開

    ウェビナー

    実稼動環境の MLOps を大規模に実現

    ホワイトペーパー

    エンタープライズ ML 向けプラットフォームにおける4つの重要な要素

    ホワイトペーパー

    実践的な機械学習を可能にする10のステップ

    世界最高クラスのトレーニング、サポート、サービス

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