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26–29 giugno 2023
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26 April, 2023 | 9:00AM BST I 10AM CEST
RegistratiUn approfondimento sul Machine Learning in DatabricksManaged MLFlowModel RegistryRuntime MLNotebook collaborativiFeature StoreAutoMLIntelligenza artificiale spiegabileRepositoryMonitoraggio di modelliModel ServingBasato su un'architettura lakehouse aperta, Databricks Machine Learning consente ai team ML di preparare ed elaborare dati, snellisce la collaborazione fra i team e standardizza tutto il ciclo di vita ML, dalla sperimentazione alla produzione.Oltre 6 milioni di dollari risparmiatiCONA Services usa Databricks per l'intero ciclo di vita del ML per ottimizzare la supply chain per centinaia di migliaia di negozi.Maggiori informazioni3,9 milioni di real risparmiatiVia sfrutta il machine learning per fare previsioni accurate della domanda, riducendo i costi di elaborazione del 25%.Maggiori informazioniOltre 50 milioni di dollari risparmiatiAmgen migliora la collaborazione nella data science per accelerare la scoperta di farmaci e ridurre i costi operativi.Maggiori informazioniSemplificare tutti gli aspetti dei dati per il MLPoiché Databricks ML è basato su una piattaforma lakehouse aperta con Delta Lake, il team di machine learning potrà accedere, esplorare e preparare qualsiasi tipo di dati in qualsiasi quantità. Le feature possono essere trasformate in pipeline di produzione con una modalità self-service senza dipendere dagli ingegneri dei dati.Automatizzare il tracciamento e la governance degli esperimentiManaged MLflow traccia automaticamente gli esperimenti e registra parametri, metriche, versioni di dati e codice, oltre agli artefatti dei modelli a ogni ciclo di addestramento. Si possono visualizzare velocemente cicli precedenti, confrontare i risultati e riprodurre un risultato passato, secondo necessità. Una volta individuata la versione migliore di un modello per la produzione, il modello può essere registrato nel Model Registry per semplificare i passaggi di consegne lungo tutto il ciclo di vita dello sviluppo.Gestisci l'intero ciclo di vita del modello, dai dati alla produzione... e ritornoUna volta registrati, i modelli addestrati possono essere gestiti in maniera collaborativa lungo tutto il ciclo di vita con Model Registry. Si possono gestire diverse versioni e i modelli possono passare attraverso diversi stadi, ad esempio sperimentazione, staging, produzione e archiviazione. La gestione del ciclo di vita si integra con i flussi di lavoro di approvazione e governance, con controlli di accesso basati sui ruoli. Commenti e notifiche via mail offrono un ambiente di collaborazione ricco per i team di gestione dei dati.Implementare modelli ML su larga scala con bassa latenzaImplementa modelli con un solo clic senza preoccuparti di gestione del server o vincoli dimensionali. Databricks consente di implementare i modelli come endpoint di API REST ovunque, con disponibilità in tutta l'impresa.Componenti del prodottoNotebook collaborativiI notebook di Databricks supportano in modo nativo Python, R, SQL e Scala, consentendo ai professionisti di lavorare insieme con i linguaggi e le librerie preferiti, per scoprire, visualizzare e condividere informazioni approfondite e dettagliate.Maggiori informazioniRuntime Machine LearningAccesso con un solo clic a cluster preconfigurati ottimizzati per ML, sostenuti da una distribuzione scalabile e affidabile dei framework ML più popolari (come PyTorch, TensorFlow e scikit-learn), con ottimizzazioni integrate per prestazioni impareggiabili su larga scala.Maggiori informazioniFeature StoreFacilita il riutilizzo di feature con una ricerca basata sulla loro provenienza, che sfrutta automaticamente le sorgenti di dati registrati. Le feature possono essere messe a disposizione per addestramento e serving con un'implementazione semplificata del modello che non richiede modifiche all'applicazione client.Maggiori informazioniAutoMLTutti gli utenti, dagli esperti di ML ai "citizen data scientist", possono contare su un approccio trasparente ad AutoML, che non solo offre il modello con le migliori prestazioni, ma genera anche codice per ulteriori perfezionamenti da parte degli esperti.Maggiori informazioniManaged MLFlowBasato su MLflow (la principale piattaforma open-source al mondo per il ciclo di vita ML), Managed MLflow accompagna velocemente i modelli ML dalla sperimentazione alla produzione, con volumi e livelli di sicurezza e affidabilità elevati.Maggiori informazioniServizio di modelli in produzioneSi possono servire modelli su qualsiasi scala con la semplicità di un clic, con l'opzione di sfruttare il calcolo serverless.Maggiori informazioniMonitoraggio di modelliLe prestazioni dei modelli possono essere monitorate, verificando come incidono sulle metriche di business in tempo reale. Databricks offre visibilità a 360 gradi e ricostruisce la provenienza dei modelli in produzione risalendo ai sistemi di dati sorgente, aiutando ad analizzare la qualità dei modelli e dei dati lungo tutto il ciclo di vita ML ed evidenziando eventuali problemi prima che producano danni rilevanti.Maggiori informazioniRepositoryCon Repos, gli ingegneri possono seguire i flussi di lavoro Git in Databricks, consentendo ai team di gestione dei dati di sfruttare flussi di lavoro CI/CD automatizzati e portabilità del codice.Maggiori informazioniMigrazione a DatabricksStanco dei silos di dati, della lentezza e dei costi esorbitanti di sistemi obsoleti come Hadoop e i data warehouse aziendali? Migra a Databricks Lakehouse, la piattaforma moderna per tutti i casi d'uso di gestione dei dati, analisi e AI.Migrazione a DatabricksRisorse
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