Perpetual ML とは？
Perpetual ML は、データウェアハウス（例：Snowflake）に直接統合する、バッテリー同梱の統合 ML スタジオです。トレーニング、トラッキング、デプロイ、機械学習モデルのモニタリングのための単一の Web インターフェースを提供し、PerpetualBooster を使用した自動トレーニング、継続的学習、最適なビジネス意思決定などの機能を備えています。
Perpetual ML の使い方
- Perpetual ML を使用するには、アカウントにサインアップし、データウェアハウス（例：Snowflake）を接続し、Web インターフェースを使用してモデルを自動トレーニングし、実験を追跡し、バッチまたはリアルタイム推論用にデプロイし、メトリクスとドリフトを監視します。データ探索とモデル開発には Marimo ノートブックを使用することもできます。
Perpetual ML の主な機能
- PerpetualBooster による自動トレーニング（トップ AutoML アルゴリズム）
- 継続的学習（O(n) トレーニング時間）
- 最適なビジネス意思決定（ユーザー定義の目的を最適化）
- 実験トラッキング
- モデルレジストリ（バージョン管理されたリポジトリ）
- モニタリング（メトリクス、データドリフト、モデルドリフト）
- デプロイ（バッチおよびリアルタイム推論）
- Marimo ノートブック（リアクティブで共同作業可能）
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