高管和产品团队的Skymind

挑战

面对来自市场的巨大压力,高管和产品领导者在为其企业利用人工智能和机器学习方面面临着挑战。

缺乏人工智能/ML人才
没有足够的人能够为业务用例开发和部署模型。
市场需求
面对客户的压力,利益相关者,以及竞争对手添加ML功能。
没有战略明确性
可能还不清楚ML如何通过实际的业务用例增加价值。
IT基础设施
数据科学构件和基于JVM的企业基础设施之间的互操作性挑战。

解决方案

Skymind通过一个为他们现有的团队和资源设计的平台帮助高管和产品领导者解决这些挑战。yabo重庆时时彩

更快地提供ML供电解决方案

授权工程团队使用该语言为企业环境中的Java应用程序构建ML功能,使用他们已经知道的语言和环境。

减少运营开销

消除数据科学和工程团队之间的依赖性和互操作性问题。获取企业级模型可靠性,的性能,无需维护的缩放,都在JVM堆栈上。

基于数据自动化业务流程

使用来自ERP和CRM系统的流式处理或存储数据,将支持ML的功能构建到现有业务工作流中,数据湖泊星火,卡夫卡在别处。通过质量监控提高模型性能,A/B测试,以及获胜者选择。

桥梁数据科学与软件工程

工程师可以将数据科学研究团队开发的基于python的模型集成并部署到JVM环境和应用程序中,或者在跟踪和协作的环境中构建自己的模型。

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