Компании используют машинное обучение для улучшения своих продуктов, услуг и рабочих процессов. Используя большие объемы исторических данных, компании могут создавать модели для прогнозирования поведения клиентов и оптимизации внутренних процессов. Хотя машинное обучение расширяет возможности для компаний, современные методы вычислений на CPU могут вызвать сложности и увеличить расходы, снижая окупаемость инвестиций для бизнеса.
Платформа для ускорения анализа данных, сочетающая оптимизированное аппаратное и программное обеспечение, устраняет привычные сложности и неэффективность машинного обучения. Специалисты по data science теперь могут проводить быстрые итерации, использовать большие наборы данных для высокоточного прогнозирования и разрабатывать полезные решения для упрощения производственного процесса. Специалисты по data science легко получают доступ к ускорению GPU с помощью самых популярных API на базе Python или Java, что позволяет быстро начать работу на облачных или локальных системах.
Благодаря возможностям ускоренного машинного обучения компании могут предоставить специалистам по data science необходимые инструменты для использования всего потенциала данных.