工程团队的Skymind

挑战

感受到将机器学习解决方案更快地运入应用程序的压力,工程团队在使用或不使用数据科学团队时面临着挑战。

获取正确的数据
很难找到,访问,干净,变换,并为数据集添加足够数量的标签,以创建准确的ML模型。
加快运输速度的压力
工程团队构建和交付ML功能的时间非常有限。没有足够的时间学习ML理论和执行低级ML编程。
受限环境
产品必须符合安全和监管要求,满足可扩展性需求,并使用JVM在混合环境中执行。
互操作性
科学家制造的数据和工程师需要的数据之间存在着一种脱节,在JVM环境中创建将管道和模型集成到生产中的负担。

解决方案

Skymind通过一个为他们已经使用的堆栈和环境而设计的平台帮助工程领导和团队解决这些挑战。yabo重庆时时彩

发送ML功能更快

添加文本挖掘,计算机视觉,分析学,预测,和其他ML能力到Java应用程序中,在内置的帮助下,企业级深度学习框架。

减少运营开销

通过一个指导您完成ML开发和部署的平台拥有ML生命周期,yabo重庆时时彩并负责基础设施,这样您就可以专注于产品。

自动化业务流程

将ML从研究实验室中取出并放入实际的业务应用程序中。对来自ERP系统的数据进行模型培训和模型功能;数据仓库,卡夫卡星火,弗林克以及其他来源。

使数据科学发挥作用

无缝转换Keras,TensorFlow和其他基于Python的模型,这些模型是由数据科学团队开发成Java应用程序的生产准备模型。跟踪和协作流程中的模型。

免费咨询

与我们的企业机器学习专家安排30分钟的演示和问答。

请求演示