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相信 Snowflake 对我们合作伙伴关系的实力。Dataiku 连续三年荣获 Snowflake 年度机器学习/AI 合作伙伴奖：2021 年、2022 年和 2023 年。继续阅读以了解有关 Dataiku 和 Snowflake 如何为企业带来无与伦比的价值的更多信息。


为整个组织提供支持
要让企业真正实现数据驱动，每个人都需要参与其中。Dataiku 为那些了解业务和数据、有很好想法但缺乏编码技能的非技术用户提供支持。借助 Dataiku 在 Snowflake 计算之上的可视化工具，他们可以 塞浦路斯 WhatsApp 数据 合并包含数十亿条记录的 Snowflake 表，使用 ...

换句话说（毫无疑问，我对即将到来的海滩之旅充满了期待），问题是：每个人都知道他们需要利用 GenAI 的势头，否则就有被抛在后面的风险，但随着模型创新浪潮来得如此之快，你如何确定自己选择了正确的浪潮？你应该耐心等待事情安定下来吗？

简短的回答是：不要等待。我们正处于主要 AI 参与者之间史诗般的模型发布战中，新进入者不断涌现。迄今为止，模型领域已有 125 多个商业 LLM，从 2022 年到 2023 年发布的模 克罗地亚 WhatsApp 数据 型数量惊人地增加了 120%。这还没有考虑到 HuggingFace 中提供的数十万个开源模型！模型正变得更加高性能、专业化和多模式化 ...

Dataiku 产品
凯蒂·格拉索
业务部门和卓越中心 (CoE) 之间的有效协作对于充分发挥 AI 的潜力至关重要。本文概述了增强这种协作的四种战略方法：建立战略合作伙伴关系、明确职责、积极参与项目以及推动 AI 进步。这些策略旨在将 CoE 的专业知识与业务目标相结合，并扩大 AI 计划的影响。

最终，CoE 的扩大符合业务部门的最佳利益。仅在业务部门内部开展 AI 工作可能成本极高，此外还有其他可能无法克服的挑战，例如招聘或提升合适的员工技能以及选择合适的项目。从组 哥斯达黎加 WhatsApp 数据 织的角度来看，CoE 为 AI 项目提供了更统一的方法（想想防止整个公司重复努力 ...

成果，筛选了来自 160 多个国家的 100,000 多份申请。直到 2022 年，该非政府组织都手动审查申请，以预测和排名候选人。使用机器学习建模减轻了团队的工作量。

Aspire Institute 对 Dataiku 的使 哥伦比亚 WhatsApp 数据 用体现了人工智能和数据分析在第一代大学生的教育和职业发展中的力量。

Dataiku 的 AI-for-Good 计划取得了显著成功，帮助 Les Restos du Cœur 和 Aspire Institute 等非政府组织利用 AI 和数据分析来优化运营并扩大影响力。通过提供志愿数据专家和先进的 AI 工具，Dataiku ...

Dataiku临床站点智能解决方案利用ClinicalTrials.gov数据库中近 500,000 项全球研究，轻松发现类似和/或竞争性研究和临床站点，指导新研究中的站点审查和选择，并提供赞助商概述，为临床试验规划和运营团队提供全面的分析和建模见解。该解决方案也是一个强大的起点，通过进一步整合内部和外部数据源，可以创造更多机会，以改进方案设计、临床可行性和最佳临床站点选择策略。

主要特点：

通过ClinicalTrials.gov的API轻松构建自定义查询和简化数据流。
利用 ML 模型根据现有协议或新 智利 WhatsApp 数据 颖的研究概要进行研究入学率预测和研究相似性分析 ...

Dataiku分子特性预测解决方案允许计算化学家查询之前研究过的已知针对特定蛋白质靶标的生物活性的小分子（来自公共化学数据库）。这些研究过的分子用于根据其化合物结构训练和建立生物活性预测模型。然后，该模型根据新化合物的预测生物活性对其进行评分。

这种计算机发现过程可以提高药 开曼群岛 Whatsapp 数据 物开发周期的成功率和效率，方法是优先考虑先导开发候选实验，以帮助将稳定的化合物快速投入临床前和临床测试。该解决方案可作为模板，利用分子结构的关键特征将预测分析扩展到进一步的分子特性（如 ADMET），以加速您管道中新化合物的发现和开发。

主要特点：

通过 ...

随着公司越来越多地使用人工智能，以一致的方式跟踪和解决问题变得越来越困难。如果团队使用多个平台来构建、部署和跟踪模型的部署后健康状况，这种情况会尤其困难。这些问题导致了高管最不想听到的三个词：缺乏监督。将 DataOps、MLOps 和 LLMOps 集成到一个统一的领域（通常称为“ XOps ”）中，可以利用每个学科的共同目标和意图来创建一种有凝聚力的方法，而不是依赖于分散且脱节的平台和流程。

使用 Dataiku 解决 MLOps 挑战并实现扩展

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什么是 XOps？
随着对快速生成式人工智能数字 开曼群岛 Whatsapp 数据 ...

渣打银行利用 Dataiku 显著增强了其 AI 能力，创造了数据驱动的文化并改善了整个组织的业务成果。通过整合 Dataiku，该银行的 FP&A 分析师工作效率提高了 30 倍，并通过空间规划和优化工具 (SPOT) 每年节省了 3400 万美元。

以前，扩展数据分析和 AI 是一项挑战。数据创新价值参与 (DIVE) 团队通过引入 Dataiku 解决了这一问题，从而简化了分析流程并提高了员工对数据科学培训的参与度。

Dataiku 可以对您生态系统中某个地方的计算能力进行单一操作 — — 不管它在哪里。这是一项了不起的技术。有时数据很小，有时数据很大。有时是图形问题。在某些时候 ...

解决 SDLC 的僵化问题
传统的 SDLC 瀑布模型通常被证明过于僵化，无法满足分析项目的动态需求。这种不灵活性可能会延迟对新数据洞察和市场变化的关键适应。Dataiku 通过快速原型设计和开发能力克服了这些挑战，这与瀑布模型的线性进展有很大不同。通过利用MLOps，Dataiku 可确保持续的模型验证和改进，使您的分析解决方案能够在新数据可用时迅速有效地适应。

消除环境和部署限制
SDLC 中开发、测试和生产阶段的结构化划分通常会阻碍分析生命周期，而分析生命周期需要速度和灵活性。Dataiku 的统一平台可平滑分析生命周期阶段之间的过渡，从而显著缩短周期时间并 加拿大 Whatsapp ...

微调到底是什么？微调是机器学习和人工智能中的一种技术，用于调整预先训练的模型，使其在特定任务和/或领域表现更好。需要一致且高度专业化输出的用例非常适合微调的 LLM。以下是针对给定用例微调 LLM 的一些好处：

根据贵组织的独特需求和目标量身定制：首先，LLM 微调允许企业定制 LLM，以符合其特定流程和目标。无论是需要精确处理法律词汇的律师事务所，还是需要准确解释医学文本的医疗保健提供商，微调都可以调整模型，使其在专业任务中表现出色。

通过提高准确性和一致性来增强整体用户体验：针对特定数据集对 LLM 进行微调不仅可以定制输出，还可以确保更准确和一致的响应。这在客户支持等领域非常重要 ...