Kumu

Kumu er en innovativ plattform designet for å gjøre grafne neurale nettverk tilgjengelig for bedrifter. Det integreres sømløst med eksisterende datainfrastruktur, for eksempel Snowflake og Databricks, slik at brukerne kan utnytte sine relasjonsdata uten å trenge omfattende graflæringskompetanse. Plattformen tilbyr et brukervennlig grensesnitt, inkludert et SQL-lignende prediktivt spørsmålsspråk, som forenkler prosessen med å bygge og distribuere avanserte AI-modeller.

Kumus viktige funksjoner inkluderer Automated Machine Learning (Automl) -funksjoner, som gjør det mulig for brukere å forutsi fremtidige datapunkter og automatisere tidkrevende funksjonsingeniøroppgaver. Ved å bruke Graph Neural Networks (GNNS), kan Kumu lære komplekse funksjoner direkte fra data, og eliminere behovet for manuell funksjonsteknikk. Denne tilnærmingen støtter et bredt spekter av applikasjoner, fra forbrukeratferdsanalyse til helsetjenester etterspørselsprognoser og FinTech -svindeldeteksjon.

Plattformen er designet for å optimalisere infrastruktur for økonomisk økonomi, og kombinere CPU- og GPU-databehandling for å oppnå kostnadseffektivitet uten å ofre ytelsen. Kumu legger også vekt på tillit og åpenhet, og inkorporerer modellforklarbarhet og skjevhetsdeteksjon i kjernearkitekturen. Ved å integrere med etablerte datavarehus, lar Kumu bedrifter raskt hente verdi fra dataene sine uten å kreve vesentlige endringer i deres eksisterende systemer.