Fitur MLOps Perkuat Machine Learning Cloudera

Selasa, 12 Mei 2020 | 12.00 WIB

Fitur MLOps Perkuat Machine Learning Cloudera

logo Cloudera (cloudera)


Centroone.com - Kemampuan pembelajaran mesin produksi untuk MLOps kini tersedia di Cloudera Machine  Learning (CML).  Dengan kehadiran fitur ini, perusahaan dapat mengelola dan mengamankan siklus ML untuk pembelajaran mesin produksi dengan fitur MLOps baru dan Cloudera SDX untuk beragam model CML. 

Kehadiran fitur ini juga memungkinkan para ahli data, teknisi pembelajaran mesin, dan operator  berkolaborasi dalam satu solusi tunggal yang secara drastis memangkas waktu untuk menilai dan meminimalkan risiko bisnis untuk model pembelajaran mesin produksi.

“Mengelola, memantau, dan mengatur model pada skala ini tidak dapat menjadi proses yang dilakukan khusus. Dengan platform operasi ML yang sesungguhnya, perusahaan dapat menjadikan AI komponen mission-critical dari bisnis mereka yang bertransformasi secara digital.”ujar Andrew Brust, Pendiri dan CEO Blue Badge Insights, perusahaan konsultasi independen. 

Cloudera Machine Learning dengan fitur-fitur MLOps baru dan Cloudera SDX membawa katalog model dengan penelusuran data memungkinkan visibilitas ke seluruh siklus ML untuk menghilangkan silo dan blindspot. 

“Cloudera telah bekerja lintas industri dengan beberapa pelanggan dan mitra terbesar kami untuk membangun standar terbuka untuk metadata pembelajaran mesin,” tutur Arun Murthy, Chief Product Officer, Cloudera. 

Dibangun berbasis 100% standar open source dan terintegrasi penuh dengan Cloudera Data Platform sehingga memungkinkan pelanggan berintegrasi ke tool yang ada dan yang akan datang tanpa terkunci ke satu vendor, fitur mampu melacak dan memantau aspek teknis dan akurasi prediksi dengan cara yang berulang, aman, dan skalabel.

“Kami telah menerapkan standar-standar tersebut sebagai bagian dari Cloudera Machine Learning untuk memberikan semua yang dibutuhkan perusahaan dalam mengerahkan dan mempertahankan model pembelajaran mesin dalam produksi pada skala yang diperlukan.

​Dengan pengerahan model kelas satu, keamanan, tata kelola, dan pemantauan, ini merupakan solusi ML end-to-end pertama untuk manajemen siklus penuh dari data ke dampak bisnis yang didorong ML di seluruh lingkungan cloud hybrid dan multi-cloud.” tambah Arun.  bb