通过可扩展资源和集成工具进行简化

机器学习涉及开发算法和模型以实现预测或决策。机器学习工程师的主要考虑因素包括数据质量、选择正确的算法或模型参数、适当地扩展以处理大型数据集以及处理复杂的部署挑战。

数据处理工具集成

与 NumPy、SciPy 和 pandas 等数据处理工具无缝集成。

算法实验

使用 MLflow 等工具来选择和评估模型，并调整参数以优化模型性能。

库和工具

访问 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等库和工具。

可扩展计算资源

利用并行化和分布式计算解决方案来训练大型数据集。

无缝模型部署

将机器学习模型部署到生产环境中，并实时监控其性能。

机器学习解决方案

数据科学与 AI 工作台

用于开发、训练、评估和部署机器学习模型的综合解决方案，能够熟练地解决从数据质量保证到模型选择、可扩展性和部署复杂性的各种挑战。数据科学与 AI 工作台包含在企业版计划中。

笔记本

使用 Anaconda 笔记本立即开始编码。从头开始或使用大量示例项目作为基础。使用流行的 ML 包，如 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn。Anaconda 助手是一个由 AI 驱动的聊天机器人，可以帮助您直接在笔记本中编写、分析和改进代码。

在 Panel 中构建交互式 ML 仪表板

增强您的数据探索和展示能力。

为监控 ML 模型制定最佳实践

ML 生命周期不会在部署后停止：了解模型监控的最佳实践。

机器学习入门

使用 scikit-learn 开始使用基本的机器学习算法。

开发 ML 模型

Workbench 通过使您能够开发模型、训练模型和部署模型来为机器学习和深度学习提供支持。

机器学习模型是现代数据科学平台不可或缺的一部分，使组织能够提取可操作的见解，简化决策过程并促进创新。立即与专家交谈以了解哪种计划适合您。