概述
数据科学团队需要的自由度通过 IT的云原生服务予以提供。
CDP Machine Learning 使企业数据科学团队可以在整个数据生命周期中进行协作，可立即访问企业数据管道、可扩展的计算资源以及对首选工具的访问。简化将分析工作负载纳入生产的过程，并在整个企业范围内智能地管理机器学习用例。简化将分析工作负载纳入生产的过程，并在整个企业范围内智能地管理机器学习用例。
CDP Machine Learning 使用原生和强大的工具来部署、维护和监控模型，从而优化了整个企业的机器学习工作流程。SDX已扩展到模型，可以治理和自动化模型编目，然后无缝移动结果以跨 CDP 体验进行协作，包括 Data Warehouse 和 Operational Database。
对IT领导者而言
针对您的数据科学团队提供在任何地方进行实验、迭代和影响业务所需的资源，而不会影响敏捷性，安全或治理。
CDP Machine Learning 使用案例
把 AI 从概念变成现实
借助 MLOPS 扩展机器学习
开启探索性数据科学
CDP Machine Learning 主要功能
只需轻点几下即可完成机器学习工作区的部署，使数据科学团队可以访问项目环境，并自动弹性计算端到端机器学习所需的计算资源，无需等待。
利用 CDP Machine Learning，管理员和数据科学团队可以从数据源到生产环境拥有完全的可见性，从而实现透明的工作流程并简单而又安全地跨团队协作。
数据科学家不应该在工具之间切换来发现、查询和可视化数据集。CML 通过数据发现和可视化功能提供所有这些功能，这是一个单一的用户界面，可满足您所有探索性数据科学的需求
AMP 是 ML 项目，可以直接从 Cloudera Machine Learning 中一键部署。AMP 使数据科学家能够在很短的时间内把一个想法变成完整的ML用例。它为即时构建、部署和监控业务就绪的ML应用程序提供了一个端到端的框架
Cloudera Machine Learning 具备的 MLOps 功能支持一键式模型部署、模型分类和精细化预测监控，确保整个生产环境中模型的安全性和准确性。
通过一致且易于使用的体验提供洞察力，具有直观易用的拖放式仪表板和自定义应用程序创建功能。
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CDP Machine Learning 部署选项
CDP Machine Learning 可部署在任何地方，都具备云原生、可移植且一致的体验。
CDP公共云版本
- 多云准备就绪：不要被单个云厂商锁定。全方位利用来自任何地方的数据为您的人工智能计划提供动力
- 可扩展：充分利用可扩展且可自动暂停的计算资源，仅在使用时付费
- 完整的生命周期集成：跨 CDP 服务体验（包括 Cloudera Data Engineering 和 Data Warehouse）无缝安全地共享工作负载和输出
CDP 私有云
- 具有成本效益的：分解式存储的资源优化利用可在整个集群中实现成本效益
- 优化的性能：通过工作负载隔离和针对关键工作负载的多租户应用来满足每次的 SLA 要求
- 高效协作：在数据生命周期的每一个阶段在团队之间安全地共享工作负载、数据和结果
