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Teradata introdice Teradata Vantage con Amazon SageMaker

[13/06/2022] Teradata ha anunciado la integración y disponibilidad general de la plataforma de datos y analítica multicloud Teradata Vantage con el servicio de aprendizaje automático (ML) Amazon SageMaker. Según lo señalado, al unir la escalabilidad y la apertura de Vantage con las capacidades intuitivas del modelo ML de Amazon SageMaker, Teradata y Amazon Web Services (AWS) están resolviendo el dilema de la escalabilidad para las empresas de todo el mundo.

"Este movimiento apoya el marco analítico de Teradata, Analytics 123, que ofrece a las organizaciones que se enfrentan a iniciativas de inteligencia artificial (AI)/ML a nivel de producción una solución paso a paso para desplegar modelos analíticos a escala. Juntos, el marco de trabajo Analytics 123 y la integración de Vantage con Amazon SageMaker impulsan un tiempo más rápido de obtención de valor y un mayor retorno de la inversión (ROI), comentó Hillary Ashton, directora de Producto de Teradata.

De acuerdo a la ejecutiva, Teradata Vantage ofrece un rendimiento a escala empresarial para garantizar que incluso los clientes más grandes puedan ejecutar análisis complejos en conjuntos de datos masivos, mientras utilizan sus herramientas y lenguajes de ciencia de datos favoritos, como Amazon SageMaker. "Amazon SageMaker permite a los desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de IA/ML en la nube, sistemas integrados y dispositivos de borde. Decenas de miles de clientes activos utilizan Amazon SageMaker para entrenar modelos con miles de millones de parámetros para realizar cientos de miles de millones de predicciones cada mes.

Ashton agregó que Vantage y Amazon SageMaker funcionan a la perfección, lo que ofrece a los clientes la posibilidad de puntuar continuamente modelos complejos de ML a escala. "Los proyectos de IA/ML pueden pasar a la producción a gran escala en semanas en lugar de meses y las organizaciones pueden puntuar datos, como la información sobre clientes o piezas, en minutos en lugar de horas y días. El resultado es que los clientes pueden ahora acelerar rápidamente sus proyectos de IA/ML para proporcionar información basada en datos y obtener resultados empresariales en el mundo real.