Continual, doğrudan bulut veri ambarınızda çalışacak şekilde oluşturulmuş sürekli makine öğrenimi (CML) için modern bir AI destekli platformdur. AI/ML modellerini doğrudan mevcut veri yığınlarında (Snowflake, BigQuery, Redshift ve Databricks gibi) operasyonel hale getirmek isteyen veri ekipleri, analistler ve mühendisler için tasarlanmıştır. Continual'ın kodsuz ve düşük kodlu yaklaşımı, ML olmayan uzmanların karmaşık ML altyapısını yönetmeye gerek kalmadan gerçek zamanlı karar alma için tahmini modelleri dağıtmalarını ve izlemelerini kolaylaştırır.
🔑 Temel Özellikler ve Önemli Noktalar
• ⚙️ Depo Yerel ML: Doğrudan mevcut bulut veri ambarınıza bağlanır, yani veriler asla ortamınızı terk etmez—veri yönetimi ve güvenliği için idealdir.
• 📊 Otomatik Özellik Mühendisliği: Sürekli olarak verilerinizden özellikleri otomatik olarak çıkarır ve ML modellerini eğitmeyi, yeniden eğitmeyi ve izlemeyi hızlandırır.
• 🤖 Önceden Oluşturulmuş Model Şablonları: Kullanıcılar önceden oluşturulmuş modeller arasından seçim yapabilir (örneğin churn tahmin, öngörü, sınıflandırma) AI destekli kullanım durumlarını başlatmak için.
• 🔄 Sürekli Yeniden Eğitim: Modeller, yeni veriler deponuza aktıkça otomatik olarak yeniden eğitilebilir ve tahminlerin güncel kalması sağlanır.
• 📈 Yerleşik İzleme: Zaman içinde model performansını izler, veri kaymasını veya model bozulmasını tespit eder, böylece ekipler doğruluğu proaktif olarak artırabilir.
• 🧰 Düşük Kodlu/Kodsuz Arayüz: Veri analistleri ve iş ekipleri modeller oluşturup dağıtabilir, ancak mühendisler iş akışlarını programatik olarak genişletebilir.
• ✅ Depo Merkezli Tasarım: Zaten modern bir veri yığınına yatırım yapmış ekipler için idealdir (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks).
• 🎯 Daha Hızlı Değer Elde Etme Süresi: Önceden oluşturulmuş şablonlar, otomatik özellik mühendisliği ve yeniden eğitim, model dağıtımını önemli ölçüde daha hızlı hale getirir.
• ✅ MLOps Ek Yükü Yok: Veri ekipleri, ayrı bir ML altyapısı oluşturmak zorunda kalmadan AI'yi operasyonel hale getirebilir ve DevOps karmaşıklığını azaltabilir.
• 🔗 Esnek Kullanım Örnekleri: Pazarlama, finans, operasyonlar, müşteri desteği ve daha fazlasında tahmini modellemeyi destekler.
• 🔒 Veriler Güvende Kalır: Tüm işlemler deponuzda gerçekleştiğinden, veriler güvenli ortamınızdan asla çıkmaz ve bu da uyumluluğu basitleştirir.
• 💰 Ücretli Platform: Bir deneme sürümü edinebilirsiniz ancak tam kurumsal düzeyde özellikler, gelişmiş izleme ve şablonlar bir abonelik gerektirir.
• 📚 Yapılandırılmış Veriler İçin En İyisi: Tablolu depo verileri için tasarlanmıştır; görüntüler, ses veya derin öğrenme gerektiren karmaşık zaman serileri gibi yapılandırılmamış veriler için daha az uygundur.
• 💻 Depo Yatırımına Bağımlı: Veri altyapınız bulut depolarına dayalı değilse, Continual sizin için uygun değildir.
• 🧠 Araştırma Ağırlıklı ML için Sınırlı: Ekibinizin son derece deneysel modeller geliştirmesi veya son teknoloji algoritmalar uygulaması gerekiyorsa, Continual'ın şablonlu yaklaşımı çok kısıtlı gelebilir.
• 🔗 Veri Ambarı Kilitlenmesi: Desteklenen bulut veri ambarlarında en iyi şekilde çalışır; başka bir yere göç ederseniz, Continual'ın yeteneklerine kolayca erişemeyebilirsiniz.
