InfoFrames
Szybka, wydajna, skalowalna i programowalna biblioteka
do przechowywania i analizy Big Data.
InfoFrames przechowują dane w skompresowanej formie efektywnych podsumowań, z których mogą skorzystać algorytmy AI/ML.
Zdolność do pełnego wykorzystania danych nieustrukturyzowanych.
Około
danych, które generujemy, jest nieustrukturyzowanych.
Ale tylko
organizacji potrafi wykorzystać takie dane.
- Wykorzystanie danych nieustrukturyzowanych może dać firmie przewagę konkurencyjną. Dzięki natywnemu typowi danych InfoFrames Tensor dane nieustrukturyzowane, takie jak obrazy i filmy, można łatwo przechowywać w bazach danych w postaci (skompresowanych) tensorów. Umożliwia to prowadzenie różnych nowych rodzajów analiz na takich danych.
- W dynamicznym świecie nowe kategorie, trendy, zjawiska pojawiają się znacznie szybciej niż kiedyś, a umiejętność szybkiej identyfikacji "nowego" jest bezcenna. Tego nie da się osiągnąć wyłącznie za pomocą metadanych. Opis, reprezentacja świata w analitycznych bazach danych tylko w języku metadanych nie wystarczy. InfoFrames zapewniają wewnątrzbazową warstwę informacyjną, która znajduje się pomiędzy oryginalnymi, bogatymi w informacje, ale trudnymi do zarządzania surowymi danymi nieustrukturyzowanymi, a pochodną warstwą indeksów semantycznych (lub metadanych).
- Trenowanie dużych modeli uczenia maszynowego może pochłaniać zasoby, czy to czas, moc obliczeniową, czy dane. To oznacza, że jest kosztowne. InfoFrames szybko zmniejszają ilość zasobów, zwłaszcza danych, a tym samym czasu, potrzebnych do uzyskania wysokiej jakości modeli ML.
InfoFrames pomagają w:
01.
Przechowywanie danych w wydajnej, skompresowanej formie, która pozwala na wykorzystanie ich w aplikacjach uczenia maszynowego i data science w formie „as-is”
02.
Przechowywanie i analiza dużych zbiorów danych wielowymiarowych (do 30x lepiej niż NumPy)
03.
Dane są przechowywane w skompresowanej formie efektywnych podsumowań
Jak to działa?
InfoFrames to biblioteka, która dostarcza API w C++ i Pythonie do przechowywania i przetwarzania dużych danych. Dane są przechowywane w skompresowanej formie efektywnych podsumowań, które wspierają zaawansowane algorytmy AI/ML.
Właściwości:
Szybkie operacje I/O
Wsparcie dla tensorowego typu danych i ich wydajnego przechowywania i przetwarzania
Wsparcie dla wielu popularnych typów danych
Metody ML/AI wspierane przez wydajne podsumowania danych
Szybkie operacje I/O
Wsparcie dla wielu popularnych typów danych
Właściwości:
