Perpetual ML

Объем трафика по сравнению с предыдущим месяцем

• #1

  Ускорьте обучение и развертывание моделей для широкого спектра задач машинного обучения, включая табличную классификацию, регрессию, временные ряды, обучение ранжированию и классификацию текста с использованием встраиваний.

• #2

  Непрерывно обучайте модели на новых данных, не начиная с нуля, что позволяет непрерывному обучению и адаптации к меняющимся условиям.

• #3

  Повысьте уверенность в принятии решений, используя передовые алгоритмы Conformal Prediction для генерации лучших доверительных интервалов.

• #4

  Улучшите моделирование географических данных, обучаясь более естественным границам принятия решений.

• #5

  Отслеживайте производительность модели и обнаруживайте сдвиги распределения без опоры на средние метрики, обеспечивая надежность моделей со временем.

• #6

  Используйте портативность платформы для развертывания моделей в различных экосистемах, включая Python, C, C++, R, Java, Scala, Swift и Julia, без привязки к одному технологическому стеку.

• #7

  Достигайте превосходной вычислительной производительности и эффективности использования ресурсов благодаря простому параллелизму, позволяя бизнесу продвигать свои исследования и приложения на новые высоты.

• #8

  Устраните необходимость в специализированном оборудовании, таком как GPU или TPU, позволяя бизнесу использовать существующую инфраструктуру и экономить время и деньги на развертывании.

Топ 5 стран