予測モデルを構築するのは大変な仕事です。でもデプロイはそうあってほしくないものです。
予測モデルをデプロイするまでの典型的なサイクルでは、エラーが生じやすく多大な労力と複数のステップを要するプロセスになるため、完了までに数週間または数ヶ月もかかる場合があります。さらに、組織にとっては数万から数十万ドルもの費用負担が発生します。これは膨大な資金の無駄遣いと、潜在的なビジネス機会の損失を意味します。
Alteryx Promote は、リアルタイムのアプリケーション活用のためにモデルを再コード化する必要をなくし、分析チームがより多くの予測分析モデルをより迅速にデプロイできるよう支援します。データサイエンティストはカスタムの R モデルおよび Python モデルをそのまますばやくデプロイすることができ、また、市民データサイエンティストは Alteryx Designer で高度な分析をコードフリーでデプロイできます。Alteryx Designer は分析を次のレベルへと進めるために必要な柔軟性と信頼性を提供します。
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実践データサイエンス：データサイエンスの5つの基礎知識
デプロイ
より多くの分析モデルを、より少ないリソースでより迅速に、本番環境で柔軟にデプロイします。Alteryx Promote はモデルのデプロイをかつてないほど簡単に行い、リアルタイムのニーズをすべて満たします。
コードフレンドリーなモデルのデプロイ
データサイエンティストは、既存のライブラリを使用する選択の自由は維持しながら、時間のかかる再コード化の労力をかけずにカスタムの R モデルおよび Python モデルをすばやくデプロイできます。
コードフリーなモデルのデプロイ
Alteryx Promote を使うことで、市民データサイエンティストは、Alteryx Designer の高度な分析をコードフリーでデプロイでき、ターンキー方式でのソリューション自動化が実現します。
アプリケーションに対応
Java、Python、Ruby、PHP、Salesforce、Node.js の標準的な REST API および指定されたコードスニペットを使用し、リアルタイムのアプリケーションにモデルを簡単に埋め込むことができます。
Alteryx Promote: 製品概要
Alteryx のエンドツーエンドプラットフォームのデモ動画
技術仕様
| マシン要件 | 要件: 64ビットのみ、32ビットはサポートされていません |
| OS 要件 | Linux CentOS 7 |
| チップ | クアッドコア** (シングルチップ) |
| プロセッサ | 2.5GHz以上 |
| RAM | 16GB |
| ディスクサイズ | 100ギガバイト |
**Alteryx Promote には少なくとも各4コアの3台の専用サーバーが必要です。
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