Perpetual ML Suite revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen, indem es eine 100x schnellere, skalierbare und erklärbare, end-to-end, all-in-one, Low-Code / No-Code native Anwendung für moderne Data Warehouses bietet. Mit Perpetual ML können Unternehmen die besten Erkenntnisse und Maßnahmen aus ihren Daten in Minuten statt in Tagen gewinnen.
100x Schneller Dank des integrierten Generalisierungsalgorithmus, der die Hyperparameteroptimierung eliminiert, ist PerpetualBooster 100x schneller beim anfänglichen Training.
Kontinuierliches Lernen Erzielen Sie eine weitere Beschleunigung, indem Sie Ihre Modelle kontinuierlich dort trainieren, wo Sie aufgehört haben, ohne bei jedem neuen Datenbatch von vorne beginnen zu müssen.
Bessere Entscheidungen Erzielen Sie bessere Konfidenzintervalle mit integrierten, state-of-the-art Conformal Prediction Algorithmen im Vergleich zu herkömmlichen Implementierungen.
Geographie besser verstehen Lernen Sie bessere und natürlichere Entscheidungsgrenzen für Ihre geografischen Daten.
Modellüberwachung Sie benötigen kein weiteres Tool, um Ihre Modelle zu überwachen, und Sie sind nicht durch durchschnittliche Metriken eingeschränkt. Überwachen Sie Modelle und erkennen Sie Verteilungsverschiebungen mit Zuversicht.
KI-Aufgaben Geeignet für tabellarische Klassifikation, Regression, Zeitreihen, Learning to Rank Aufgaben und Textklassifikation durch die Verwendung von Embeddings.
Portabel Sie sind nicht an einen einzigen Anbieter gebunden. Es wird derzeit für Snowflake entwickelt und wird später für Databricks und andere Data Warehouses verfügbar sein.
Mühelose Parallelität Erzielen Sie überlegene Rechenleistung und Ressourceneffizienz und treiben Sie Ihre Forschung und Anwendungen auf neue Höhen.
Keine spezialisierte Hardware Sie benötigen keine spezialisierte Hardware wie GPU oder TPU mehr. Nutzen Sie Ihre aktuelle Hardware und Software, eliminieren Sie Komplexität, sparen Sie Zeit und Geld.
Sehen Sie es in Aktion Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Testversion, um Perpetual ML in Aktion zu sehen.
