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    投资让每个公司都以模型驱动

    作者Nick Elprin, Domino数据实验室的首席执行官和联合创始人

    我很高兴地宣布达美乐已经筹集了1亿美元资金由Great Hill 合作伙伴公司牵头, 现有投资者Coatue Management, 高地资本和红杉资本, 再加上另一个新投资者:英伟达. 这笔资金将让十大网赌软件推荐加速整个公司的增长, 特别是在产品开发方面, 这样十大网赌软件推荐才能继续构建世界上最好的企业MLOps平台.  

    作为一个例子, 有了这笔资金,Domino计划加强与NVIDIA的集成:建立一个团队,专门支持十大网赌软件推荐的客户,因为他们通过NVIDIA加速计算十大网赌软件推荐建立竞争优势. 这项投资还将帮助十大网赌软件推荐继续雇佣最优秀的人才来支持十大网赌软件推荐的客户,因为他们将模特作为业务的核心.

    这项投资真正让我兴奋的是,它使Domino能够帮助数千家公司解决目前业务中发生的两件截然不同的事情.

    模型驱动的统治

    首先,更多的e企业比以往任何时候都在将他们的业务转变为模型驱动. 迄今为止,超过五分之一 《十大网赌排行榜》100强公司使用Domino作为管理模型驱动活动的平台, 在过去的两年里, 十大网赌软件推荐帮助的全球2000强企业数量翻了一番. 这些企业正在将数据科学融入其业务的各个方面. 福特汽车公司和洛克希德马丁公司就是很好的例子. 使用数据科学, 他们在做尖端的东西,比如制造自动驾驶汽车和人工智能驾驶软件. 此外,他们还在幕后做了大量工作,以改善客户体验和运营效率. 

    成为模型驱动还与您可以解决的问题类型有关. 十大网赌软件推荐与英伟达的深度整合使许多公司能够使用加速计算和人工智能优化软件,作为构建日益复杂的模型的竞争优势. 从预测性供应链的自然语言处理到能源基础设施的预测性维护,十大网赌软件推荐在各个方面都看到了这一点. 进一步深化十大网赌软件推荐与NVIDIA的合作关系,通过增强IT治理实现自助GPU访问的民主化, 提供协作, 可复制的模型开发和培训-不受DevOps或基础设施的限制.

    提高数据科学人才的技能

    第二个, 以这种方式进行转换需要极大地扩展您的数据科学团队, 许多公司在这方面陷入了困境,因为他们雇不到足够的数据科学家. 看看这些数字. 根据 十大网赌软件推荐委托进行的一项研究 企业数据主管, 对于数据科学的扩展,数据高管们最普遍的担忧是:44%的人说他们雇佣的人不够多. 但他们雇佣的员工也没有得到有效的利用. 超过五分之二的数据主管回应说,他们的数据科学资源过于孤立,无法建立有效的模型. 超过三分之二(68%)的数据管理人员表示,让模型投入生产来影响业务决策至少有点困难,37%的人表示这非常困难或极其困难.

    这些项目很难启动,因为数据科学家之间缺乏合作,而且缺乏支持这项工作的软件基础设施.

    以洛克希德马丁公司为例, 使用Domino之前, 65%的数据科学家的时间花在了工程和管理上,而不是模型开发上, 它们的真正价值在哪里. 与Domino的合作帮助最大限度地提高了洛克希德·马丁公司数据科学团队的生产力和产出. 当他们告诉 华尔街日报, Domino使数据科学家的工作效率提高了20%到25%, 这意味着节省了成千上万个小时的时间——这是正确的吗. Data scientists shouldn’t be spending their time on engineering headaches; they should be spending their time doing what they do best: building models.

    十大网赌软件推荐的许多客户成功地通过提高技术含量较少的分析师的技能和使用技术使他们的数据科学从业人员更容易地提高生产率和效率来增加他们的数据科学人口. 在Domino, 这些公司已经迅速地向团队中增加了数百名生产数据科学家,这些团队正在制作极其复杂的模型,以解决世界上最重要的问题.

    按照模型运行的企业表现更好, 这是每一个企业在这十年中必须要完成的转变,从数字化到模型驱动. 随着NVIDIA的加速计算平台和Domino的企业MLOps的深度集成, 每个企业都有一个理想的平台来推动这种转变.

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