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Descripción

La libertad que necesitan los equipos de ciencia de datos en una plataforma práctica para el equipo de TI.

Los equipos de ciencia de datos necesitan acceso a los datos y herramientas de la empresa y a los recursos informáticos necesarios para los flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo. Al mismo tiempo, el equipo de TI y la empresa deben respetar la gobernanza de datos y los costes de infraestructura. El aprendizaje automático de Cloudera permite aprovechar la agilidad y rentabilidad de la nube en los flujos de trabajo de aprendizaje automático con autoaprovisionamiento, con datos empresariales gobernados y las herramientas que necesitan los equipos de ciencia de datos. Estén donde estén.

Casos de uso

  • Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático de expansión hacia la nube
  • Puntuación de lotes a gran escala de expansión hacia la nube
  • Aprendizaje automático de extremo a extremo nativo de la nube

Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático de expansión hacia la nube

Puede ocurrir que la infraestructura de los entornos locales esté demasiado ocupada como para incorporar el procesamiento del aprendizaje automático al entrenamiento de modelos. Por eso el aprendizaje automático de Cloudera permite al equipo de TI replicar fácilmente en la nube los datos empresariales en entornos locales gobernados e implementar los nuevos espacios de trabajo de aprendizaje automático para los equipos. Todo ello con controles de consumo de recursos preconfigurados que ofrecen acceso a los datos, las herramientas y los recursos informáticos necesarios para el entrenamiento de modelos y la implementación usando datos procedentes de los entornos locales.

Puntuación de lotes a gran escala de expansión hacia la nube

Si los modelos de aprendizaje automático se entrenan en entornos locales, pero hay datos de inferencia en la nube, el aprendizaje automático de Cloudera hace posible la puntuación por lotes de grandes cantidades de datos, como datos de imágenes o sensores presentes en el almacenamiento en la nube.  El equipo de TI puede implementar espacios de trabajo de aprendizaje automático con controles de uso de recursos preconfigurados para que los equipos de ciencia de datos puedan procesar los datos rápidamente usando el autoescalado y la autosuspensión de trabajo de TensorFlow o Spark sin disparar los costes.

Aprendizaje automático de extremo a extremo nativo de la nube

En ocasiones, los datos de los proyectos de aprendizaje automático se originan en la nube.  Por eso el aprendizaje automático de Cloudera permite al equipo de TI implementar los nuevos espacios de trabajo de aprendizaje automático para los equipos con controles de consumo de recursos preconfigurados que ofrecen acceso a las herramientas y los recursos informáticos necesarios para el entrenamiento de modelos y la implementación usando datos procedentes de la nube.

Aprendizaje automático de Cloudera: cómo funciona

Descubra cómo los administradores incorporan en poco tiempo a los nuevos equipos de ciencia de datos sin interrupciones en las cargas de trabajo de la empresa, concediéndoles acceso a la carta a los datos de la empresa, herramientas abiertas y recursos informáticos y aprendizaje automático de extremo a extremo sin esperas.

 

Aprendizaje automático de Cloudera: cómo funciona

Descubra cómo los administradores incorporan en poco tiempo a los nuevos equipos de ciencia de datos sin interrupciones en las cargas de trabajo de la empresa, concediéndoles acceso a la carta a los datos de la empresa, herramientas abiertas y recursos informáticos y aprendizaje automático de extremo a extremo sin esperas.

 

Características y ventajas clave

El aprendizaje automático de Cloudera permite a los administradores implementar nuevos espacios de trabajo de aprendizaje automático para los equipos en unos pocos clics. De este modo, los equipos de ciencia de datos pueden acceder a los entornos y recursos del proyecto que necesitan para el aprendizaje automático de extremo a extremo sin esperas.

Con el aprendizaje automático de Cloudera, los administradores pueden replicar fácilmente conjuntos de datos gobernados en entornos híbridos y multinube para que los equipos de ciencia de datos puedan acceder mediante autoaprovisionamiento a los datos empresariales que necesitan sin renunciar a la seguridad de los datos empresariales ni a los controles de gobernanza.

Además de Python, R y Scala para Spark, los equipos de ciencia de datos modernos necesitan las herramientas y bibliotecas de código abierto más actuales para colaborar mientras trabajan en su IDE preferido.  El aprendizaje automático de Cloudera ofrece a los profesionales la libertad para usar sus herramientas favoritas y, al mismo tiempo, preservar la seguridad, la eficiencia y la escalabilidad sin carga administrativa.

La innovación puede ser impredecible, pero debería ser imparable.  El aprendizaje automático de Cloudera permite a los equipos de ciencia de datos acceder a los recursos informáticos diversos y escalados que necesitan para trabajar con rapidez manteniendo los márgenes ajustables que ayudan a los responsables de TI a gestionar y optimizar los recursos y costes de infraestructura de forma sencilla.

El aprendizaje automático no puede comenzar hasta que no estén listos los datos y no termina hasta que se entrena un modelo.  El aprendizaje automático para empresas requiere ingeniería de datos, entrenamiento de modelos y seguimiento de experimentos, así como la implementación y gestión de modelos en producción.  El aprendizaje automático de Cloudera ofrece a los equipos las herramientas necesarias en un mismo entorno cohesivo sin cambios ni adiciones.

Si habita un entorno híbrido o multinube... ¿no debería su plataforma de aprendizaje automático ser portátil?  Cloudera Machine Learning permite que las empresas muevan datos e infraestructura a cualquier parte sin crear silos desconectados ni alterar la uniformidad de la experiencia de usuario que necesitan los equipos de ciencia de datos para diseñar robustos flujos de trabajo y procesos de aprendizaje automático de extremo a extremo.

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