
Opérations informatiques
Mettez en production des modèles de machine learning avec seulement quelques lignes de code, que ce soit pour obtenir des prédictions en temps réel, effectuer des déploiements par lots ou procéder à la génération de prediction sur Hadoop.
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Déployez vos modèles avec une seule ligne de code
Tous les modèles créés avec DataRobot sont prêts pour la production. Vous n'avez pas besoin d'écrire du code personnalisées ni de gérer une infrastructure. Utilisez l'API dédiée de DataRobot pour déployer vos modèles sur des serveurs derrière un load balancer et faites-les passer à l'échelle en fonction de vos exigences. Avez vous besoin de mettre à jour votre modèle quotidiennement ? Automatisez le processus avec les API et le SDK de DataRobot.
Montez en puissance avec Hadoop
DataRobot peut être exécuté sur votre cluster Hadoop pour introduire un machine learning entièrement intégré et automatisé dans votre infrastructure Hadoop. DataRobot utilise Spark et est certifié conforme aux règles de sécurité et de gestion des données, ce qui signifie que les objets et opérations de données de machine learning sont visibles et contrôlés par les processus et politiques de gestion Hadoop.
Créez des modèles efficaces en toute transparence
Avec DataRobot, vous pouvez créer et tester des centaines de modèles qui combinent à la fois la préparation des données, ainsi que des algorithmes de machine learning issus de R, Python, Spark, H20, TensorFlow et d'autres sources. Utilisez notre interface graphique ou nos API Python et R pour comparer la précision, la vitesse de prédiction et la simplicité des modèles et ainsi trouver la solution qui convient au mieux à votre cas d'utilisation.
Donnez à votre entreprise les moyens de réussir
DataRobot place la puissance du machine learning automatisé à la portée de tous les utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétence. Notre solution leur permet d'accéder à une vaste gamme d'algorithmes de machine learning les plus récents et les plus puissants du marché, tout en mettant en place des garde-fous appropriés afin que même les utilisateurs les plus novices puissent sélectionner les algorithmes et les étapes de prétraitement les plus adaptés aux problèmes auxquels ils sont confrontés.