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Ende-zu-Ende-Blaupause zur Beschleunigung von Vorhersagen über Kundenabwanderung

Laden Sie als Erster diese realistische Blaupause herunter, um herauszufinden, wie Sie Ihre Anwendungsfälle für Vorhersagen beschleunigen können.

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Erfahren Sie, wie Sie die Anwendungsfälle für Vorhersagen beschleunigen können

Systeme für maschinelles Lernen sind komplex, werden von funktionsübergreifenden Teams entwickelt und enthalten viele bewegliche Teile. Erfahren Sie mithilfe dieses E-Books die Grundlagen zur Erstellung von beschleunigten Systemen für machinelles Lernen. Es fungiert als Blaupause für ein realistisches Ende-zu-Ende-System, das Datenverarbeitung, Analyse, maschinelles Lernen und Inferenz miteinschließt – alles beschleunigt durch NVIDIA-Grafikprozessoren.

Realistische Blaupause für Ende-zu-Ende-System

Realistischer Ende-zu-Ende-Workflow

So sehen ein typischer Ende-zu-Ende-Workflow für maschinelles Lernen und eine Lösungsarchitektur zur Vorhersage von Kundenabwanderung aus

Datenverarbeitung und -analysen

Datenverarbeitung und -analysen

Erstellung einer Datenpipeline, die einen Verbund strukturierter Buchungsdaten einrichtet, diese Daten integriert und für die Weiterverarbeitung vorbereitet

Methoden für maschinelles Lernen

Methoden für maschinelles Lernen

Integrieren von Datenentwicklungspipelines für Unternehmen in maschinelles Lernen

Beschleunigte Inferenz

Beschleunigte Inferenz

Best Practices für Feature-Extraktion, Modelltraining, Bereitstellung und        beschleunigte Inferenz

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