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  • Cloudera Cloudera
  • The Forrester Wave TM: ノートブックベースの 予測分析と機械学習、(2020年第3四半期)

    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。

    CDP Machine Learing 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 Machine Learning 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 Data WarehouseOperational 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

    繰り返し実行できる、すべての人に役立つ透明性のあるワークフローで、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。
    ツールについて詳しく見る

    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

    • AI ユースケースを即時に開始
    • 迅速な実験、反復、チューニング
    • あらゆる場所で洞察を共有
    • コスト効果の高いモデル運用

    ML ユースケースを即時に開始


    CML の応用機械学習プロトタイプを活用して、ML プロジェクトを開始しましょう。

    Applied ML Prototypes (AMP) は、特定のエンタープライズ AI ユースケースの開始をサポートする完全な 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、迅速で大規模な AI による ROI 実現を推進します。

    CML Amps use-case

    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

    迅速な実験、反復、チューニング


    機械学習モデルを安全に試してチューニング

    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。

    グローバルテレコム :最新の分析環境を使って、モバイル顧客のデジタルライフサイクルを実現

    600PB(ペタバイト)のモバイルデータを管理

    ケーススタディを読む

    あらゆる場所で洞察を共有


    実用的な予測ダッシュボードを迅速かつ容易に企業全体に提供

    データサイエンティストや機械学習ライフサイクル全体の関係者が、ドラッグアンドドロップによりセルフサービスで可視化を構築できます。誰でも、Cloudera Machine Learning によって導入および提供される機械学習モデルから直接、予測的な問いに対する答えを得られるようになります。

    data visualization product screenshot

    IQVIA:予測精度を4倍向上し、検出の速度を向上

    2PB のデータセットに対して、100万のクエリをそれぞれ1秒未満で完了。

    ケーススタディを読む

    コスト効果の高いモデル運用

    本番環境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。CDP Shared Data Experience (SDX) をモデルに活用し、予測メトリクス、本番環境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できます。

    グローバルテレコム :最新の分析環境を使って、モバイル顧客のデジタルライフサイクルを実現

    600PB(ペタバイト)のモバイルデータを管理

    ケーススタディを読む

    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。

    CDP 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 機能により、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を行えることで、本番環境全体にわたるモデルの安全性と精度を確保します。

    一貫した使いやすいエクスペリエンスで洞察を提供します。直感的で分かりやすいドラッグアンドドロップダッシュボードとカスタムアプリケーション開発を利用できます。

    導入オプション

    CDP 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。

    CDP Machine Learning のプライベートクラウドベースのフォームファクタについては、Cloudera Data Science Workbench を参照してください。

    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

    Analyst Report

    The Forrester Wave TM: ノートブックベースの 予測分析と機械学習、(2020年第3四半期)

    Webinar

    実稼動環境の MLOps を大規模に実現

    Ebook

    初心者のための製造業における機械学習

    Ebook

    機械学習ライフサイクルの決定版ガイド

    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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