Платформа машинного обучения ML Space, разработанная специалистами SberCloud, была включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Решение позволяет ускорить, оптимизировать и упростить препроцессинг данных, обучение и развёртывание моделей машинного обучения.
Платформа ML Space существует как в публичной облачной версии, так и в виде частного облака ML Space Private. ML Space Private обладает всеми преимуществами публичной версии и при этом может быть развернута на собственной инфраструктуре клиента. По оценкам SberCloud, более 70% крупных компаний не готовы использовать публичную инфраструктуру по причине наличия данных, которые не могут передаваться наружу согласно стандартам информационной безопасности предприятия.
Также ML Space Private может быть развернута в гибридном режиме: одна часть платформы может быть установлена на серверах клиента, а другая — в облаке SberCloud. Как бы то ни было, во всех сценариях может быть построена информационная система, отвечающая любым требованиям информационной безопасности.
«Мы подсчитали, что около 90% российских компаний не используют единое решение для работы с технологиями машинного обучения. Вместо этого они на разных этапах разработки закрывают потребности разрозненными open-source утилитами. ML Space позволяет повысить ML-процессы в таких компаниях сразу до высшего уровня зрелости. Среди наших клиентов, планирующих использовать частное облако ML Space Private, есть компании нефтегазовой отрасли, телекоммуникационные и производственные компании, а также государственный сектор. Мы предоставляем готовый коробочный продукт для end-to-end ML-разработки, который обеспечивает полную конфиденциальность данных с надёжной защитой от утечек и легко встраивается в ИБ-ландшафт компании», — рассказал генеральный директор SberCloud Евгений Колбин.
Источник: Сбер
Да
Нет
5 сентября
2 мин
4 сентября
2 мин
4 сентября
2 мин
3 сентября
2 мин
3 сентября
2 мин
2 сентября
2 мин