Faites progresser vos analyses
Le Machine Learning et l'intelligence artificielle (IA) sont censés stimuler un avantage concurrentiel dans la plupart des secteurs d'activité. Les dépenses consacrées à ces technologies ont augmenté rapidement. Pour autant, les solutions ne réalisent pas leur plein potentiel. Une partie du problème réside dans le fait que les entreprises manquent souvent des compétences nécessaires pour déployer ces solutions à grande échelle. D'autres obstacles sont la prolifération d'outils, de technologies, de silos de données et des raisonnements de type « un pipeline par processus de Machine Learning ». La stratégie analytique de Teradata peut résoudre ces problèmes et permettre aux organisations de générer davantage de valeur à partir de leurs données et de leurs solutions d'analyse avancées. La stratégie note que les entreprises ne peuvent réussir à étendre leurs initiatives Machine Learning et IA que si elles accordent une plus grande attention à la réutilisation des fonctionnalités et au déploiement de modèles. Une deuxième partie de cette stratégie exige que l'ingénierie des fonctionnalités et la notation des modèles soient directement alignées sur les propositions de valeur fondamentales de Teradata.
Le Machine Learning omniprésent verra les entreprises déployer des centaines de millions de modèles prédictifs en production. Teradata Vantage™ a la capacité de faire évoluer le Machine Learning verticalement en formant des modèles sur plus d'un million d'observations et en les notant par rapport à plus de 250 millions d'observations, plusieurs fois par jour. Cette solution évolue horizontalement en formant des millions de modèles prédictifs pour prendre en charge les cas d'utilisation dits « d'hyper-segmentation » et en les notant quotidiennement dans des environnements de production exigeants.
Le Machine Learning omniprésent verra les entreprises déployer des centaines de millions de modèles prédictifs en production. Teradata Vantage™ a la capacité de faire évoluer le Machine Learning verticalement en formant des modèles sur plus d'un million d'observations et en les notant par rapport à plus de 250 millions d'observations, plusieurs fois par jour. Cette solution évolue horizontalement en formant des millions de modèles prédictifs pour prendre en charge les cas d'utilisation dits « d'hyper-segmentation » et en les notant quotidiennement dans des environnements de production exigeants.