机器学习操作

技术和媒体公司早在几年前就认识到数据的价值，并积累了大量结构化和非结构化数据。他们经常试验先进的机器学习算法，包括深度学习和强化学习。我们通过强大的MLOps流程和平台帮助他们中的佼佼者在竞争中保持领先，该流程和平台允许快速扩展机器学习工作，更快地部署模型，实时进行模型再培训，并产生高质量的见解。

零售商和品牌必须迅速行动，优化客户体验和后台操作，包括库存和供应链。他们正在快速发展机器学习团队，但如果没有合适的文化、流程和工具，模型很少部署到生产中。我们通过实施MLOps流程、部署实验和ML平台，以及向其数据科学团队提供高质量数据，帮助Fortune-1000零售商加快洞察速度。

大多数银行和保险公司对高级分析和机器学习并不陌生。然而，他们经常在很久以前就开始机器学习程序，他们使用的大多数工具和过程现在已经过时了。由于安全性和合规性仍然是关键问题，他们需要一个MLOps流程，该流程可以通过标记化和屏蔽来支持对数据的安全访问。它还必须支持强大的模型测试和模型性能监控，并提供各种部署选项。