Graviti: AIおよび機械学習のためのデータプラットフォーム

Graviti Data Platform

3.5 | 119 | 0
しゅるい:
ウェブサイト
最終更新:
2025/09/07
説明:
Gravitiは、データ管理、バージョン管理、ワークフロー自動化ソリューションを提供することにより、AIおよび機械学習プロジェクトを加速するように設計されたデータプラットフォームです。 MLプロセスを合理化し、複雑なデータから価値を引き出します。
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Graviti Data Platform の概要

Graviti:AIと機械学習を加速するデータプラットフォーム

Gravitiデータプラットフォームとは?

Gravitiは、企業やチームがAIと機械学習の取り組みを強化するために設計された、次世代のデータプラットフォームです。非構造化データを大規模かつ効果的に活用することで、機械学習プロジェクトとビジネス分析の生産性を向上させ、拡張性を実現することに重点を置いています。

Gravitiデータプラットフォームの仕組み

Gravitiデータプラットフォームは、分析とAIのために、大規模な非構造化データの利用を可能にします。複雑なデータから価値を引き出し、データチームを統合し、MLプロセスを加速するのに役立ちます。費用対効果が高く、高速なデータキュレーション、データバージョン管理、ワークフロー自動化を提供します。

主な機能と利点:

  • 費用対効果が高く、高速なデータキュレーション: 生データ、メタデータ、セマンティックデータを一元管理します。カスタマイズ可能なフィルターを使用してクエリを実行し、効率的な処理を行い、データコピーなしで新しいデータセットをキュレーションします。
  • リネージとコラボレーションのためのデータバージョン管理: Gitのようなインターフェースをデータバージョニングに利用して、すべてのデータ変更を追跡し、ブランチ機能を使用してチーム間でスムーズにコラボレーションできます。
  • ワークフローの自動化: Gravitiのワークフロービルダーを使用して、データパイプラインを自動化します。ワンクリックで無制限の計算能力を使用して、大量のデータを処理します。

Gravitiデータプラットフォームの詳細:

  • 不均衡なデータの特定: 過小評価されているデータを特定し、それに応じてより多くのデータを収集します。
  • データ品質の検査: 低品質のデータまたは誤ったセマンティックデータ/メタデータを特定し、修正のために送信します。
  • データの前処理: データ拡張や自動ラベリングなど、機械学習またはビジネス分析のためのデータの前処理を自動化します。
  • トレーニングの自動化: 新しいデータの追加によってトリガーされる自動化されたパイプラインを設定します。
  • バージョン間の差異の可視化: 同じデータセットの2つのバージョン間の差異を可視化します。
  • チーム間のコラボレーション: 互いの作業に影響を与えることなく、同じデータセット上で同時にコラボレーションします。

業界ソリューション:

Gravitiは、カスタマイズされたソリューションを提供することで、さまざまな業界に対応しています。また、オープンデータセットをホストし、コラボレーションとイノベーションを促進しています。

Gravitiデータプラットフォームが重要な理由

ある物流会社の機械学習テックリードによると、「Gravitiデータプラットフォームは、当社のAI開発プロセスの重要な部分となっています。強力で、当社のワークフローとシームレスに連携し、データ準備とモデルトレーニングの自動化における生産性と効率を向上させています。」

Gravitiデータプラットフォームはどこで使用できますか?

Gravitiは、データキュレーション、コラボレーション、ワークフローの自動化に使用できます。不均衡なデータの特定、データ品質の検査、データの前処理、トレーニングの自動化、バージョン間の差異の可視化、チーム間のコラボレーションに使用できます。Gravitiは、データ管理、バージョン管理、ワークフローの自動化ソリューションを提供することで、AIと機械学習プロジェクトを加速するように設計されたデータプラットフォームです。

結論:

Gravitiは、AIと機械学習プロジェクトを加速するために設計された包括的なデータプラットフォームを提供します。データキュレーション、バージョン管理、ワークフローの自動化の機能を備えたGravitiは、組織が非構造化データの力を解放し、MLプロセスの効率を向上させるのに役立ちます。データを管理およびバージョン管理することで、チームはより効果的に共同作業を行い、データパイプラインを自動化し、最終的に時間とリソースを節約できます。

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