더 많은 ML
사용 사례의
신속한 제공

모델을 대규모로 구축, 배포, 제공 및 운영하기 위해 단일 플랫폼으로 ML 라이프사이클을 가속화하세요.

개요

직접 경험해보는 CDP(Cloudera Data Platform) Machine Learning

CDP의 ML을 통해 더 많은 사용 사례를 보다 빠르게 제공할 수 있습니다. 전체 데이터 라이프사이클을 위해 특별히 구축된 툴을 통해 엔터프라이즈 데이터 파이프라인, 확장 가능한 컴퓨팅 자원, 선택한 모든 라이브러리 또는 IDE 등에 즉시 액세스할 수 있습니다. 비즈니스 전반에 대규모 ML 사용 사례를 지능적으로 관리하고 분석 워크로드의 프로덕션 이동 프로세스를 간소화하세요.
모든 AI 사용 사례
직관적인 셀프서비스
신속한 모델 배포
실시간 협업
성능 및 규모
모델 거버넌스
프로젝트의 빠른 시작

응용 머신 러닝 프로토타입(AMP)을 통한 ML 프로젝트의 가속화

AMP는 완성형 ML 프로젝트로서 기업이 ML 사용 사례를 이전보다 훨씬 빠르게 제공할 수 있도록 지원합니다. 또한 오픈 코드, 사전 준비된 모델 및 비즈니스 애플리케이션을 즉시 사용하여 ML로부터 더 큰 규모의 ROI를 실현할 수 있도록 지원합니다.
Deep Learning for Anomaly Detection

이상 감지를 위한 최신 딥 러닝 기술을 적용하여 네트워크 침입을 식별할 수 있습니다.

Churn Modeling with scikit-learn

고객 통신 데이터를 기반으로 Scikit-learn 모델을 구축하여 고객 이탈을 예측할 수 있습니다.

Object Detection Inference Visualized

블로그 형식의 Streamlit 애플리케이션과 상호 작용하여 최신 단일 단계 객체 감지기의 추론 워크플로를 시각적으로 언팩할 수 있습니다.

자세히 보기
Deep Learning for Image Analysis

딥 러닝 모델을 통해 시맨틱 검색 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Few-Shot Text Classification

제한적으로 라벨링 된 데이터의 여러 체계에서 뉴스 기사에 대한 주제 분류를 수행할 수 있습니다.

Deep Learning For Question Answering

Wikipedia 위에 구축된 자동 질문 응답 시스템인 WikiQA를 통해 새로운 NLP 기능을 탐색할 수 있습니다.

간략히 보기

오픈 툴

자유로운 오픈 소스로 엔터프라이즈 ML을 강화할 수 있습니다. 선호하는 프레임워크, IDE, 라이브러리, ML 툴 등을 네이티브로 사용하세요.


이용 사례

단일 장소에서의 ML 라이프사이클 관리를 통한 여러 모델의 구축, 배포, 제공 및 운영

현재와 미래에 업계 전반의 혁신을 촉진하고 문제를 해결하는 ML 모델을 제공할 수 있습니다.

비즈니스 전반에 예측 분석 사용 사례를 지원하는 ML 모델을 손쉽게 개발, 배포 및 유지할 수 있습니다. 비즈니스 과제가 무엇이든 관계없이 Cloudera를 통해 데이터 파이프라인에서부터 모델 구축 및 비즈니스 영향에 이르는 ML 라이프사이클을 단일창에서 대규모로 가속화할 수 있습니다.

의료

로지스틱 회귀 모델을 통한 유방암 확률 분석

CML에서 Python을 사용하여 병원이 보유한 유방암 데이터 세트를 기반으로 로지스틱 회귀 모델을 구축하여 유방의 종양이 양성인지 악성인지를 예측하는 ML 모델을 배포할 수 있습니다.

항공 우주

제트 엔진 모델 검증

엔진 데이터를 회귀 모델의 입력으로 사용하여 엔진이 잔여 수명의 특정 임곗값을 넘어갈 가능성이 있는 시기를 항공사에 경고하는 ML 모델을 구축할 수 있습니다.

고객

감정 분석 애플리케이션 구축

API를 통해 소셜 미디어 데이터 세트를 가져옴으로써 브랜드 메시징 및 평판에 대한 통찰력을 위해 감정 점수를 시각화하여 나타낼 수 있는 ML 모델을 구축 및 훈련할 수 있습니다.

설명서

CDP ML을 시작하기 위한 자원 및 가이드 

Cloudera Data Platform은 엔터프라이즈 ML을 간소화하고 있지만 Cloudera의 문서 및 가이드는 모든 사항을 담고 있습니다. Cloudera는 강력한 자원 라이브러리를 제공하여 CML과 기타 CDP 경험을 통해 무엇이 가능한지를 단계적으로 보여줍니다.

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