Las empresas utilizan el aprendizaje automático para mejorar sus productos, servicios y operaciones. Al aprovechar grandes cantidades de datos históricos, las empresas pueden crear modelos para predecir los comportamientos del cliente y mejorar los procesos internos. Aunque el aprendizaje automático proporciona un valor increíble a la empresa, los métodos actuales basados en la CPU pueden añadir complejidad y sobrecarga que reducen el retorno de la inversión para las empresas.
Con una plataforma de aceleración de ciencia de datos que combina hardware y software optimizados, las complejidades tradicionales y las ineficiencias del aprendizaje automático desaparecen. Los científicos de datos ahora pueden realizar una rápida iteración de las funciones, utilizar conjuntos de datos masivos para predicciones muy precisas y ofrecer soluciones de generación de valor a la producción con facilidad. Los científicos de datos pueden acceder fácilmente a la aceleración de la GPU a través de algunas de las API de Python o basadas en Java más populares, lo que facilita empezar a trabajar con rapidez tanto en la nube como en local.
Al aprovechar la potencia del aprendizaje automático acelerado, las empresas pueden dotar a los científicos de datos de las herramientas que necesitan para obtener el máximo de sus datos.
