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Perpetual ML: Perpetual ML:适用于现代数据仓库的100倍更快的机器学习套件。

今天笨小兔分享一个Perpetual ML:适用于现代数据仓库的100倍更快的机器学习套件。Perpetual ML:属于AI数据分析,无代码与低代码开发,AI开发者工具,AI模型,AI生产力工具,AI文本分类器等方面AI工具。

Perpetual ML:适用于现代数据仓库的100倍更快的机器学习套件。

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Perpetual ML: Perpetual ML通过消除耗时的超参数优化步骤,使模型训练速度提升超过100倍。它为企业提供Perpetual ML Suite,这是一款100倍更快、可扩展、可解释的端到端全景解决方案,适合现代数据仓库。它提供了多个功能,如PerpetualBooster用于更快的初始训练、持续学习、通过符合预测提供更好的置信区间、地理数据学习、模型监控,适用于各种机器学习任务。目前正在为Snowflake进行开发,稍后还将提供Databricks和其他数据仓库支持。此外,使用该工具无需专门的硬件,如GPU或TPU。

什么是Perpetual ML?

Perpetual ML通过消除耗时的超参数优化步骤,使模型训练速度提升超过100倍。它为企业提供Perpetual ML Suite,这是一款100倍更快、可扩展、可解释的端到端全景解决方案,适合现代数据仓库。它提供了多个功能,如PerpetualBooster用于更快的初始训练、持续学习、通过符合预测提供更好的置信区间、地理数据学习、模型监控,适用于各种机器学习任务。目前正在为Snowflake进行开发,稍后还将提供Databricks和其他数据仓库支持。此外,使用该工具无需专门的硬件,如GPU或TPU。

如何使用 Perpetual ML?

请联系Perpetual ML以获取免费试用,亲自体验其效果。该套件设计为低代码/无代码的本地应用,能够快速从您的数据中解锁洞察和行动。

Perpetual ML 的核心功能

  • 通过PerpetualBooster实现100倍更快的初始训练
  • 无需从头开始的持续学习
  • 通过符合预测提供更好的置信区间
  • 地理数据学习
  • 模型监控
  • 适用于表格分类、回归、时间序列、学习排名和文本分类
  • 可在不同数据仓库间移植
  • 轻松实现并行处理
  • 无需专门的硬件

Perpetual ML 的使用案例

  • #1加速数据仓库中的模型训练
  • #2提高机器学习工作流程的速度和效率
  • #3监控模型并检测分布偏移
  • #4在没有专门硬件的情况下构建和部署机器学习模型

关于Perpetual ML更多信息

Perpetual ML常见问题

下面是大家比较关心的一些问题解答。

什么是Perpetual ML?

Perpetual ML通过消除耗时的超参数优化步骤,使模型训练速度提升超过100倍。它为企业提供Perpetual ML Suite,这是一款100倍更快、可扩展、可解释的端到端全景解决方案,适合现代数据仓库。它提供了多个功能,如PerpetualBooster用于更快的初始训练、持续学习、通过符合预测提供更好的置信区间、地理数据学习、模型监控,适用于各种机器学习任务。目前正在为Snowflake进行开发,稍后还将提供Databricks和其他数据仓库支持。此外,使用该工具无需专门的硬件,如GPU或TPU。

如何使用 Perpetual ML?

请联系Perpetual ML以获取免费试用,亲自体验其效果。该套件设计为低代码/无代码的本地应用,能够快速从您的数据中解锁洞察和行动。

什么是PerpetualBooster?

PerpetualBooster是Perpetual ML的一项功能,凭借内置的泛化算法,消除了超参数优化,使初始训练速度提升100倍。

Perpetual ML适合哪些类型的机器学习任务?

Perpetual ML适合表格分类、回归、时间序列、学习排名和文本分类等任务,使用嵌入技术。

Perpetual ML支持哪些数据仓库?

目前正在为Snowflake开发,稍后会支持Databricks和其他数据仓库。

我需要专门的硬件才能使用Perpetual ML吗?

不需要,您无需再使用GPU或TPU等专门硬件。可以利用您当前的硬件和软件,减少复杂性,节省时间和金钱。

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