빅 데이터에 대 한 학습 기계

빅 데이터에 대 한 학습 기계

고급 분석 (기계 배우기) 큰 데이터를 제시한 기회를 악용 하는 최선의 방법이입니다.

기계 학습 데이터 분석 예측 분석, 데이터 마이닝, 패턴 인식 및 다변량 통계를 다루는 통합.

비즈니스 인텔리전스 및 엔터프라이즈 보고 도구에 사용 되는 기본적인 분석 방법 보고 합계, 개수, 단순 평균 및 SQL 쿼리 실행을 줄입니다. OLAP은 이러한 기본적인 분석의 체계화 확장 이다. 기본적인 분석을 적용 하는 것입니다 인간의 규모 활동과 방향에 제한-인간을 의미 무엇을 계산 해야 지정 해야 합니다.

 

불행 하 게도 전통적인 분석 도구는 큰 데이터에 숨겨진 가치를 포착 하는 데 적합 합니다. 볼륨 데이터의 종합적인 분석을 위해 너무 큽니다. 잠재적인 상관 관계 및 뒤에서 서로 다른 데이터 원본 사이의 관계의 범위 웹 기반 clickstreams 라이브를 통해 고객 데이터베이스를 종료, 모든 가설을 테스트 하는 데이터에 모든 가치를 도출 어떤 분석가 대 한 너무 많습니다.

기계 학습 (크고 이질적인) 데이터 원본에서 값을 추출의 약속을 제공 합니다. 인간의 규모 사고와 분석에 국한 되지 않음, 기계 학습 데이터에 묻혀 패턴을 검색 합니다. 기계 학습 기계 규모 실행: 데이터 기반 이다. 그것은 서로 다른 데이터 소스와 함께 거래의 복잡성과 변수의 거 대 한 다양성 및 관련 된 데이터의 양을에 이상적입니다. 기계 학습에 대 한 달리 전통적인 분석, 학습 시스템, 기계에 더 많은 데이터에 대 한 더 그것은 배울 수 있는, 높은 품질 통찰력의 결과.

IT 연구 조직의 데이터 자산 실용적인 정보로 변환 하 여 임무 중요 한 문제를 해결 하기 위해 권한을 부여 하는 고급 분석 솔루션을 제공 합니다. 통해 게임 변경 기계 학습 알고리즘, 세계적인 수준의 데이터 과학 전문성, 그리고 복잡 한 시스템을 사용 하기 쉽게 만들기에 열정적인 초점의 조합입니다.

우리는 신뢰할 수 있는 기계 학습 파트너입니다. 큰 데이터 스트림에 대 한 솔루션을 제공 하는 접근 방식 고성능 소프트웨어를, 큰 데이터 플랫폼, 뛰어난된 전문 지식, 그리고 당신의 성공을 위해 헌신의 선두 업체와의 제휴를 포함 한다. 우리 같은 데이터에 더 낫 고 더 빠른 결과 제공 합니다.

우리의 전문가 들은 효율적으로 기계 학습 과제를 해결할 수 있도록 당신과 함께 작동 합니다.

우리의 컨설팅 서비스 빅 데이터를 위한 기계 학습을 구현 하는 데 필요한 모든 커버.

사용 가능한 서비스:

  • 통계적 방법론의 평가 필요 / 가능성

  • 사용자 지정 컴퓨터 모델링 및 알고리즘 설계 학습

  • 개념 프로젝트의 증거

  • 데이터 분석 파이프라인 디자인-최종 튜닝을 통해 데모를 초기

  • 확장성 (요구 지 수 분석)을 통해 계획

  • 구현 아키텍처와 통합

  • 분석 엔진 배포 및 운영

 

당신은 확실히 낯선 대규모 데이터 세트와 강력한 분석입니다. 잘 설립 역사 거래 및 위험 관리로 서 이러한 노력을 관리 하기 위해 정교한 계산 기능을 활용 할 수 있습니다, 높은 정확도와 빠른 결과 제공할 수 있는 능력 중요 한 차별화 요소 앞으로 이동 될 것입니다. IT 연구와 조직 완전히 다른 수준에 그것의 분석 가져올 수 있는-더 빨리, 그리고 더 안전 하 게 귀하의 비즈니스 영리 일할 수 있도록.

IT 연구 기업 및 소매 은행, 대출, 보험, 상인, 수 및 다른 조직이 더 완벽 하 게 실용적인 통찰력을 얻기 위해 정보를 활용 합니다. 혁신적인 기계 학습 기능을 제공 하는 IT 연구-조직 해야 큰 데이터 분석 장비:

부스트 위험 완화. IT 연구는 더 정확 하 게, 정확 하 고 유용한 통찰력 보다 당신이 전에 얻을 수 있는 의미를 더 분석 하 고 힘을 준다. 자리 동향 및 이상 현상을 감지 하 고 악성 내부 및 외부 범죄자로 인 한 위험을 막아 낼 수 있도록 합니다.

더 빨리 응답합니다. 금융 서비스의 세계에서 응답 속도가 다. 예를 들어 거래 부문에서 지연 마이크로초의 거 대 한 결과가 있을 수 있다. 반응 하는 데 사용할 수 있는 극적인 성능 향상을 제공 하는 IT 연구-전과 경쟁 업체 보다 빠르게 보다 빠르게.

 

사용 상태--예술의 컴퓨터 미션 중요 한 결과 대 한 기술 학습

정부 기관 엄격한 보다 효과적, 효율적이 고 투명 한 서비스와 그것의 시민을 봉사 하 고 종종 예산 감소의 도전 임무를 담당 해야 합니다. 운영 효율성을 증가 하기 위하여 정부 기관 기계 학습 데이터 집합을 분석 하 고, 패턴 및 변칙, 미래의 이벤트에 대 한 예측을 설정 해야 합니다. IT 연구-의 상태-최첨단 기계 학습 솔루션 구조 모두를 분석할 수 있는 구조화 되지 않은 데이터는 기존 방법 보다 최대 10, 000 배 빠른 빠르고, 정확 하 고, 확장 가능한 결과를 실시간으로 집합 및. IT 연구 능가 하는 어떤 기본적인 분석을 할 수 있는 가능한 가장 높은 정확도와 예측을 주는 고급 기계 학습 방법의 광범위 한을 제공 합니다. IT 연구가 절단 방법 및 기술 연구에서 사용할 수 있도록 정부와 기업 및 큰 데이터 기반에서 만들어집니다.

IT 연구 정부 기관 수 있습니다.

검색 방지 사기 거래, 계정, 및 공급 업체. 사기 탐지 기능의 지속적인 개선 빠르게 이동 하는 사기 시나리오를 해결 하기 결정적 이다. 기존 솔루션에 비해 IT 연구 및 판매 포인트, 웹, 모바일, 실시간 사기 분석 및 법의학 등 여러 채널을 통해 더 많은 데이터를 분석 하 고 통합할 수 있습니다.

예외 또는 서명 주소 확산, 테러, 돈세탁, 불법 장치, 위협 및 다른 범죄 활동을 식별 합니다. 결정을 내릴 하 고 너무 늦기 전에 의심 스러운 활동을 감지 하 여 데이터 자산 활용.

중요 한 정보를 식별, 동향 및 트리거를 가장 적절 하 고 높은 영향 정보를 강조 표시합니다. IT 연구 전진 영구 지식 구멍을 만들 하드 규칙을 설정 하지 않고 사용자의 피드백을 통합 하는 기회 뿐만 아니라 가까이 문제에 관하여 관련 분야에 관심을 바꾸고 복잡 한 데이터의 사용자 지정 된 보기를 제공 합니다.

사이버. 여러 데이터 형식 및 입력, 비정상적인 활동, 상호 관련 된 극악한 패턴을 식별 하 고 모든 요인에 따라 작업을 처방. 예: 내부자 위협, 네트워크 설계/운영, 위협 탐지/경고, 그리고 소프트웨어 정의 네트워킹.

프로 파일링 상황. 가까이 정보에 based 중요 한와 어디 있는지 확인 합니다. 복잡 한 데이터의 사용자 지정된 보기입니다. 예: 열 지도, 신원 정보, 활동 정보 (ABI) 위험/개체를 기반으로 생산 (OBP) 및 이벤트/활동 예측.

생활의 패턴. 트렌드와 다양 한 미묘 하 고 복잡 한 패턴을 감지 하는 서로 다른 그룹 간의 상관 관계를 식별 합니다. 포함 된 플레이어의 철저 한 이해에 따라 응답의 깊은 사용자 지정.

추가 사용 하는 경우: 규정 유지 보수, 운영, 질병 통제 및 예방

 

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