Perpetual ML은 기업들에게 현대 데이터 웨어하우스를 위한 100배 빠르고, 확장 가능하며, 설명 가능한, 엔드투엔드, 올인원, 로우코드/노코드 네이티브 앱인 Perpetual ML 스위트를 제공함으로써 비즈니스를 강화합니다. 데이터로부터 최고의 통찰력과 행동을 단 몇 분 만에 얻을 수 있습니다.
PerpetualBooster는 내장된 일반화 알고리즘 덕분에 초기 학습에서 100배 빠릅니다. 이 알고리즘은 하이퍼파라미터 최적화를 제거합니다. 또한, 새로운 데이터 배치마다 처음부터 시작할 필요 없이, 중단한 부분부터 모델을 지속적으로 학습함으로써 더 많은 속도 향상을 이룰 수 있습니다.
Perpetual ML은 평범한 구현에 비해 내장된 최신 Conformal Prediction 알고리즘을 통해 더 나은 신뢰 구간을 제공합니다. 또한, 지리적 데이터에 대해 더 나은 자연스러운 결정 경계를 학습할 수 있습니다.
모델 모니터링을 위해 별도의 도구가 필요하지 않으며, 평균 지표에 제한되지 않습니다. 모델을 모니터링하고 분포 변화를 신뢰할 수 있게 감지할 수 있습니다.
Perpetual ML은 테이블 분류, 회귀, 시계열, 순위 학습 작업 및 임베딩을 사용한 텍스트 분류에 적합합니다. 단일 공급업체에 종속되지 않으며, 현재 Snowflake를 위해 개발 중이며, Databricks 및 기타 데이터 웨어하우스에도 나중에 제공될 예정입니다.
뛰어난 계산 성능과 자원 효율성을 달성하여 연구와 응용 프로그램을 새로운 높이로 끌어올릴 수 있습니다. GPU나 TPU와 같은 특수 하드웨어가 더 이상 필요하지 않습니다. 현재의 하드웨어와 소프트웨어를 활용하여 복잡성을 제거하고 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
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