ПРОДУМАННОЕ ЛИДЕРСТВО
Шади Шахин, вице-президент по продуктовой стратегии SAS.

Действуйте как разрушитель шаблонов. Станьте как аналитически, так и технологически зрелыми.

Netflix, Airbnb, Spotify и Lyft. Как эти герои рынка прошли путь от зародыша идеи до революции в индустрии? Сильная аналитическая и технологическая платформа, которая превратила данные в фундаментальный актив.

Вы можете подумать: мы используем аналитику. У нас есть специалисты по данным. Мы знаем новейшие методы машинного обучения. Но переходите ли вы от использования алгоритмов к включению алгоритмического мышления в его основу?

ТРИ ЯВНЫХ СДВИГА В ОТРАСЛИ

Интеллектуальная подготовка данных


Исключает необходимость вручную тегировать и маркировать данные.

Используя алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания закономерностей в данных, вы можете понять, какие данные принадлежат друг другу, и предоставить контекст вокруг данных. Он использует непрерывное обучение для создания основанных на разуме алгоритмов. Он даже может научить модели учиться у других моделей, а затем переобучать саму модель.

Контейнеры для аналитики


Необходим для развертывания программного обеспечения в облачных средах

IT-отделы любят тестировать и запускать программное обеспечение в контейнерах, потому что они быстрее развертывают ПО, просто управляют обновлениями и позволяют легко комбинировать различные пакеты ПО. Поставщикам программного обеспечения также проще создавать пакетные развертывания, интегрироваться с другими пакетами и добавлять больше автоматизации в систему.

Контейнеры помогут демократизировать использование углубленной аналитики и cнизить барьер для доступа к новым программным продуктам. Shadi Shahin Vice President of Product Strategy SAS

ModelOps для машинного обучения


Сокращает время развертывания, обеспечивает качество

Переносите модели из лаборатории к валидации, тестированию и запускайте в производство как можно быстрее, обеспечивая при этом качественные результаты. ModelOps помогает вам управлять моделями и масштабировать их в соответствии с требованиями, а также постоянно отслеживать их на предмет колебаний данных, смещения модели и ухудшения качества модели.

Исследуйте на каждом этапе

Независимо от того, на каком этапе пути вы находитесь, вы можете извлечь выгоду из изучения этих технологий.