Machine Learning

Accelera i progetti AI con un approccio al Machine Learning incentrato sui dati

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Basato su un'architettura lakehouse aperta, Databricks Machine Learning consente ai team ML di preparare ed elaborare dati, snellisce la collaborazione fra i team e standardizza tutto il ciclo di vita ML, dalla sperimentazione alla produzione.

Diagramma lakehouse dati aperti

Diagramma metriche di previsione MLflow

Semplificare tutti gli aspetti dei dati per il ML

Poiché Databricks ML è basato su una piattaforma lakehouse aperta con Delta Lake, il team di machine learning potrà accedere, esplorare e preparare qualsiasi tipo di dati in qualsiasi quantità. Le feature possono essere trasformate in pipeline di produzione con una modalità self-service senza dipendere dagli ingegneri dei dati.

Automatizzare il tracciamento e la governance degli esperimenti

Managed MLflow traccia automaticamente gli esperimenti e registra parametri, metriche, versioni di dati e codice, oltre agli artefatti dei modelli a ogni ciclo di addestramento. Si possono visualizzare velocemente cicli precedenti, confrontare i risultati e riprodurre un risultato passato, secondo necessità. Una volta individuata la versione migliore di un modello per la produzione, il modello può essere registrato nel Model Registry per semplificare i passaggi di consegne lungo tutto il ciclo di vita dello sviluppo.

Esempio di automazione esperimento

Esempio di attività

Gestisci l'intero ciclo di vita del modello, dai dati alla produzione... e ritorno

Una volta registrati, i modelli addestrati possono essere gestiti in maniera collaborativa lungo tutto il ciclo di vita con Model Registry. Si possono gestire diverse versioni e i modelli possono passare attraverso diversi stadi, ad esempio sperimentazione, staging, produzione e archiviazione. La gestione del ciclo di vita si integra con i flussi di lavoro di approvazione e governance, con controlli di accesso basati sui ruoli. Commenti e notifiche via mail offrono un ambiente di collaborazione ricco per i team di gestione dei dati.

Implementare modelli ML su larga scala con bassa latenza

Implementa modelli con un solo clic senza preoccuparti di gestione del server o vincoli dimensionali. Databricks consente di implementare i modelli come endpoint di API REST ovunque, con disponibilità in tutta l'impresa.

Diagramma Model Registry di MLflow

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Componenti del prodotto

astrazeneca

REFERENZA

L'AI sta rivoluzionando la scoperta di farmaci

AstraZeneca sfrutta dati e NLP per aiutare gli scienziati a ricercare nuovi farmaci

HSBC

REFERENZA

Reinventare la banca online con il ML

HSBC gestisce transazioni elettroniche per oltre 39 milioni di clienti con il rilevamento delle frodi basato su ML

Starbucks

REFERENZA

Elaborare dati e AI su larga scala

Starbucks propone esperienze omnicanale in oltre 30.000 negozi con Databricks

Comcast

REFERENZA

Il futuro dell'intrattenimento con l'AI

Comcast offre un'esperienza di visione da Premio Emmy grazie ai telecomandi vocali con AI

Risorse

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