Perpetual ML

حجم الحركة مقارنة بالشهر السابق

• #1

  تسريع تدريب النماذج ونشرها لمجموعة واسعة من مهام التعلم الآلي، بما في ذلك التصنيف الجدولي والانحدار وسلاسل الزمن والتعلم للترتيب والتصنيف النصي باستخدام التضمينات.

• #2

  تدريب النماذج باستمرار على بيانات جديدة دون الحاجة إلى البدء من الصفر، مما يمكّن من التعلم المستمر والتكيف مع البيئات المتغيرة.

• #3

  تحسين ثقة اتخاذ القرار من خلال الاستفادة من خوارزميات التنبؤ التوافقي المتطورة لتوليد فواصل ثقة أفضل.

• #4

  تعزيز نمذجة البيانات الجغرافية من خلال تعلم حدود قرار أكثر طبيعية.

• #5

  مراقبة أداء النماذج والكشف عن تغييرات التوزيع دون الاعتماد على المتوسطات، مما يضمن بقاء النماذج موثوقة على مر الزمن.

• #6

  الاستفادة من قابلية التنقل للمنصة لنشر النماذج عبر أنظمة بيئية متنوعة، بما في ذلك Python و C و C++ و R و Java و Scala و Swift و Julia، دون الحاجة إلى الالتزام بمكدس تكنولوجي واحد.

• #7

  تحقيق أداء حسابي وكفاءة في استخدام الموارد فائقة من خلال التوازي السلس، مما يمكّن الشركات من دفع أبحاثها وتطبيقاتها إلى آفاق جديدة.

• #8

  إلغاء الحاجة إلى أجهزة متخصصة مثل وحدات المعالجة الرسومية أو وحدات المعالجة التسلسلية، مما يتيح للشركات الاستفادة من البنية التحتية الحالية وتوفير الوقت والمال على النشر.

أفضل 5 دول