データサイエンティストのためのSKIL

Skymindはデータサイエンスに必要なサポートを提供します。

モデルのインポート

Skymind Intelligence Layer (SKIL)は、Tensorflow、Keras、scikit-learnなどの様々なライブラリを使って設定され、トレーニングされた機械学習モデルをインポートするルーチンを提供します。

サポートされるフォーマット

ワークフローの自動化

SKILは、幅広く使用されているデータサイエンスやビッグデータのツールへのコネクタを搭載しているため、データサイエンスとITの間をつなぎ、製品化までの時間を短縮することができます。

モデルの管理

          import skil_client
          uploads = client.upload("tensorflow_rnn.pb")
          new_model = DeployModel(name="recommender_rnn", scale=30, file_location=uploads[0].path)
          model = client.deploy_model(deployment_id, new_model)
          ndarray = INDArray(array=base64.b64encode(x_in))
          input = Prediction(id=1234, prediction=ndarray, needsPreProcessing=false)
          result = client.predict(input, "production", "recommender_rnn")
        

分散型トレーニング

  • SKILにより、CPUまたはGPUクラスタ上でモデルをトレーニングし、自動化します。
  • コンピューティング リソースのスケジューリングを搭載しています。

モデル履歴のサーバー

  • データシフトの兆候を監視するためにモデルの性能を追跡します。
  • 最も性能の高いモデルを見つけるためのA/Bテスト、監査、性能の監視をします。

インターフェース

  • RESTによるリアルタイムでの推論またはSparkによるバッチ推論をサポートします。
  • モデルをオンザフライで更新するためにクリック一つで展開できます。

無料相談

AIの専門家による30分の質疑応答をスケジュールします。

スカイマインドエキスパートと話す