Мы рады сообщить, что сотрудничаем с ведущим поставщиком облачных платформ данных Snowflake, чтобы упростить организациям ускорение проектов искусственного интеллекта (ИИ) и быстрее достичь важных стратегических результатов.
Это сотрудничество делает готовые модели машинного обучения (ML) ElectrifAi доступными для пользователей Snowflake Data Cloud через Snowpark, функцию, о которой Snowflake объявила в сентябре прошлого года.
Пользователи Snowpark/Java UDF могут интегрировать данные своей организации и предварительно созданные модели машинного обучения ElectrifAi с помощью пользовательских функций Snowflake Java (UDF). Интеграция позволяет проектным группам ИИ практически беспрепятственно применять ИИ для использования возможностей своих данных.
Они могут обрабатывать свои данные с помощью предварительно созданных моделей машинного обучения, которые предсказывают действия, которые могут положительно повлиять на ключевые показатели эффективности (KPI), такие как снижение оттока, прогнозирование спроса, оптимизация поставок и персонализация. Кроме того, пользовательские функции Snowpark/Java включают в себя функции управления, безопасности и конфиденциальности, на которые пользователи Snowflake уже в значительной степени полагаются при тестировании моделей, которые будут развернуты в масштабе.
Вот как это работает:
Среднее время создания модели машинного обучения составляет от шести до девяти месяцев. Даже с такими затратами времени и ресурсов компании с опытом работы с ИИ перевели только половину своих проектов от проверки концепции (POC) к производству в 2020 году1. Те, кто потерпел неудачу, ссылались на отсутствие навыков, трудности с наймом и проблемы с качеством данных.
Предварительно созданные модели машинного обучения ElectrifAi представляют собой альтернативу, которая может сократить время разработки как минимум вдвое, позволяя командам перейти от проверки концепции к производству примерно за три месяца.
С 2004 года ElectrifAi сотрудничает с некоторыми из крупнейших мировых брендов и компаниями из списка Fortune 500, чтобы применять искусственный интеллект для решения сложных бизнес-задач. На основе этой работы мы разработали библиотеку готовых моделей машинного обучения для решения наиболее важных вариантов использования в разных вертикалях. Это прикладные ИИ-решения, то есть они прошли обучение на реальных данных и запущены в производство.
Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как готовые модели машинного обучения ElectrifAi могут помочь вам максимизировать время выхода на рынок, снизить затраты и риски и ускорить успех ваших проектов.
