Perpetual ML の概要
Perpetual ML：大規模機械学習のためのオールインワンスタジオ
Perpetual MLとは何ですか？ Perpetual MLは、大規模機械学習のために設計された包括的な、すぐに使用できるスタジオであり、可能な限り短い時間で最高の予測能力を提供することを目指しています。既存のデータウェアハウス、特にSnowflakeと直接統合される、単一の直感的なWebインターフェースを提供します。
Perpetual MLはどのように機能しますか？ Perpetual MLは、データクラウドと直接統合することで、データクラウドの集中化された価値を最大限に活用します。 Perpetual MLはSnowflakeとネイティブに統合されているため、データがデータウェアハウスから離れることはなく、セキュリティとガバナンスのポリシーが維持されます。 MLモデルの構築、デプロイ、および管理のための強力なツールセットを提供します。
Perpetual MLの主な機能
- Auto Train: AutoMLベンチマークでトップパフォーマンスのアルゴリズムであるPerpetualBoosterを使用して、モデルを自動的にトレーニングします。
- Continual Learning: 総トレーニング時間をO(n^2)からO(n)に大幅に削減します。ここで、nはバッチの数です。
- Experiment Tracking: すべてのAuto Train実験を、整理された単一の場所で簡単に追跡、比較、および再現します。
- Model Registry: 本番環境に対応したモデルを保存、管理、および共有するための安全なバージョン管理されたリポジトリ。組織全体のシームレスなコラボレーションを促進します。
- Monitoring: 再トレーニングやグラウンドトゥルースなしで、メトリック、データのドリフト、およびモデルのドリフトを簡単に監視し、データ環境の変化に対するプロアクティブな検出と対応を可能にします。
- Deployment: トレーニングされたモデルを、統合されたプラットフォームからバッチおよびリアルタイム推論のためにシームレスにデプロイし、開発から本番環境への移行を簡素化します。
- Marimo Notebooks: リアクティブでコラボレーション可能なノートブック環境を使用して、データ探索とモデル開発のワークフローを合理化します。
- Compute: コンピューティングプールとウェアハウスを直接制御し、特定のワークロードの要求に基づいてスケールアップまたはスケールダウンすることで、コンピューティングリソースを効率的に管理します。
- Data Platform Native: Snowflake（およびDatabricksの今後のサポート）のネイティブ統合により、既存のデータインフラストラクチャにシームレスに接続し、複雑なセットアップなしでデータを直接操作できます。
Perpetual MLが重要な理由は何ですか？
Perpetual MLは、大規模な機械学習モデルの構築、デプロイ、および管理の課題に対処するため、重要です。これらのプロセスを簡素化し、効率を向上させ、データのセキュリティとガバナンスを確保する統一されたプラットフォームを提供します。
Perpetual MLの使用方法
- データウェアハウスに接続する: Perpetual MLをSnowflakeデータウェアハウスと統合します。
- Auto Train Models: PerpetualBoosterを使用して、自動モデルトレーニングを行います。
- Track Experiments: 整理された実験追跡インターフェースで実験を監視および比較します。
- Deploy Models: トレーニングされたモデルをリアルタイムまたはバッチ推論のためにシームレスにデプロイします。
- Monitor Performance: メトリック、データのドリフト、およびモデルのドリフトを追跡して、継続的なモデルの精度を確保します。
Perpetual MLは誰のためのものですか？
Perpetual MLは、大規模な機械学習モデルを構築、デプロイ、および管理する必要があるデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、および組織に最適です。すでにSnowflakeを使用している、またはデータクラウドソリューションを検討している人に特に役立ちます。 Perpetual MLは、技術者と非技術者の両方が、既存のデータインフラストラクチャ内で機械学習の力を活用できるようにします。
Perpetual MLを使用する利点
- Improved Predictive Power: PerpetualBoosterで最高の予測能力を実現します。
- Reduced Training Time: 継続的な学習により、総トレーニング時間を短縮します。
- Simplified Model Management: モデルを簡単に追跡、比較、およびデプロイします。
- Enhanced Collaboration: 本番環境に対応したモデルを安全に共有および管理します。
- Proactive Monitoring: 再トレーニングなしで、データの変更を検出して対応します。
- Seamless Integration: Snowflakeとネイティブに統合され、データのセキュリティとガバナンスを確保します。
Perpetual ML Pricing
[Please refer to Perpetual ML website for detailed pricing information]
Data Security and Governance
Perpetual MLはSnowflakeとネイティブに統合されているため、データがデータウェアハウスから離れることはありません。 MLモデルの構築、デプロイ、および管理のための新しい強力なツールセットを使用して、同じセキュリティおよびガバナンスポリシーを取得します。
結論
Perpetual MLは、大規模な機械学習のための強力で包括的なソリューションです。オールインワンスタジオのアプローチとネイティブのSnowflake統合により、機械学習ワークフローを簡素化および合理化したい組織にとって優れた選択肢となります。 AutoML、継続的な学習、シームレスなモデルデプロイなどの機能を提供することにより、Perpetual MLはユーザーがより短い時間でより優れた予測能力を実現し、データの可能性を最大限に引き出すことを可能にします。
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