Sửa Máy Tính Tại Nhà Hà Nội Các sáng kiến ​​phân tích doanh nghiệp dự đoán có thể rất khó để thiết lập chính xác và để có được kết quả mong muốn, nếu mỗi cá thể không có truy vấn chính xác và nguồn dữ liệu. Đây là nơi mà các nhà khoa học dữ liệu có thể rất có giá trị. Nhưng nếu bạn không có một nhà khoa học dữ liệu về nhân viên?

Nhiều lần, những trường hợp sử dụng của doanh nghiệp. Điều gì sẽ xảy ra nếu có một bộ nhớ thể chế để nắm bắt tất cả, để công việc phân tích có thể được tham chiếu và không cần phải lặp lại, lãng phí thời gian, năng lượng và tiền lương?

Phòng thí nghiệm dữ liệu Alpine ở San Francisco là một khởi nghiệp 4 năm tuổi cung cấp câu trả lời cho những câu hỏi đó. Loại giải pháp này trở nên đặc biệt có giá trị vì ngày càng nhiều các phương pháp phân tích đang được bổ sung vào quy trình công việc trong các hệ thống CNTT mới.

Alpine Data Labs phát triển các giải pháp dự đoán dữ liệu lớn giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình tiên đoán cho bộ dữ liệu. Tuần này công ty tiết lộ tính sẵn có chung của Alpine Custom Operator Framework. Đây là một phương pháp linh hoạt để phát triển các thuật toán tùy chỉnh có thể được cắm trực tiếp vào công cụ học tập song song của Alpine.

đọc thêm

Phát triển hạt nhân Linux tăng tốc vào năm 2017
Các doanh nghiệp để tận dụng Tài năng làm quyết định của AI
Kết quả là, trong mối quan hệ với bộ phận kiểm soát Touchpoints của Alpine, Custom Operator Framework cho phép các nhóm phân tích nghiệp vụ và khoa học dữ liệu tạo, quản lý và phân phối các tài sản phân tích được yêu cầu thường xuyên cho người dùng doanh nghiệp trực tiếp vào các hoạt động hiện tại và quy trình công việc của họ.
Sửa Máy Tính Tại Cầu Giấy
Các nhóm khoa học dữ liệu nhận được yêu cầu thực hiện cùng chức năng đối với các bộ dữ liệu khác nhau về thời gian. Mặc dù các chức năng này tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa cho người dùng doanh nghiệp, nhưng chúng phức tạp và đa diện, và các nhóm khoa học dữ liệu buộc phải đối phó với chúng theo chiến thuật. Những gì thường kết quả là rất nhiều lãng phí thời gian cho các đội khoa học dữ liệu - và lương của họ nói chung là không nhỏ.

Dưới đây là một trường hợp sử dụng ví dụ: Nhóm quản lý khách hàng tại một tổ chức tài chính đang xây dựng các mô hình tín dụng và cần điền vào các trường thiếu cho các cá nhân có hồ sơ không đầy đủ. Một nhà khoa học dữ liệu có thể gần đúng các trường này với các tập hợp từ các cá thể khác có hồ sơ đầy đủ hơn. Chức năng tính tổng thể này có thể khá phức tạp, lặp đi lặp lại và mất nhiều thời gian để xây dựng.

Giám đốc sản phẩm, Steven Hillion, nói: "Trong nhiều trường hợp, các đội ở các bộ phận khác nhau của tổ chức sẽ tái tạo lại chức năng đó một lần nữa, giới thiệu sự không nhất quán và làm lại công việc.

Cơ cấu khai thác tùy chỉnh của Alpine Data cho phép một nhà khoa học dữ liệu thực hiện chức năng này một lần sau đó vận hành Nhà khai thác Tùy chỉnh để nó có thể được phát hiện và sử dụng lại bởi các nhóm khác - thậm chí được truy cập bởi người dùng doanh nghiệp để tự phân tích trong tương lai. Khung nhà khai thác tuỳ chỉnh đóng vai trò quan trọng để giúp các tổ chức giải phóng nguồn lực khoa học dữ liệu có giá trị và đặt sức mạnh của các mô hình tiên đoán trong tay người dùng doanh nghiệp.

Custom Operator Framework cung cấp một môi trường phát triển trực quan cho người dùng dễ dàng vận hành các phương pháp độc quyền và các thuật toán mã nguồn mở để tăng cường các chức năng kinh doanh thông thường.
Sửa Máy Tính Văn Phòng
Tính linh hoạt của Custom Operator Framework nghĩa là các nhóm khoa học dữ liệu và các nhà phân tích kinh doanh có thể thêm các thuật toán, mô hình và mã nguồn mở độc quyền và mã nguồn của họ vào nền tảng Alpine và làm cho chúng có sẵn như là các yếu tố thị giác trong quy trình phân tích.